Motivated by our ongoing work in robotics for precision agriculture, in this work we consider the problem of estimating a scalar field using a team of robots collecting samples and subject to a travel budget. Our fully distributed method leverages the underlying properties of Gaussian Process regression to promote dispersion using minimal information sharing. Extensive simulations demonstrate that our proposed solution outperforms alternative approaches.


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    Titel :

    Distributed Estimation of Scalar Fields with Implicit Coordination


    Weitere Titelangaben:

    Springer Proceedings in Advanced Robotics


    Beteiligte:
    Bourgeois, Julien (Herausgeber:in) / Paik, Jamie (Herausgeber:in) / Piranda, Benoît (Herausgeber:in) / Werfel, Justin (Herausgeber:in) / Hauert, Sabine (Herausgeber:in) / Pierson, Alyssa (Herausgeber:in) / Hamann, Heiko (Herausgeber:in) / Lam, Tin Lun (Herausgeber:in) / Matsuno, Fumitoshi (Herausgeber:in) / Mehr, Negar (Herausgeber:in)

    Kongress:

    International Symposium on Distributed Autonomous Robotic Systems ; 2022 ; Montbéliard, France November 28, 2022 - November 30, 2022



    Erscheinungsdatum :

    2024-02-01


    Format / Umfang :

    13 pages





    Medientyp :

    Aufsatz/Kapitel (Buch)


    Format :

    Elektronische Ressource


    Sprache :

    Englisch