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Pavlo G. Vlastos (The University of California at Santa Cruz) Aaron Hunter (The University of California at Santa Cruz) Renwick Curry (The University of California at Santa Cruz) Carlos Isaac Espinosa Ramirez (The University of California at Santa Cruz) Gabriel Elkaim (The University of California at Santa Cruz)
저널정보
제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 국제학술대회 논문집 ICCAS 2021
발행연도
2021.10
수록면
1,160 - 1,165 (6page)

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Gaussian process regression and ordinary kriging are effective methods for spatial estimation, but are generally not used in online trajectory-planning applications for autonomous vehicles. A common use for kriging is spatial estimation for exploration. Kriging is limited by the necessary covariance matrix inversion and its computational complexity of O(n³), where n represents the number of measurements taken in a sparsely-sampled field. Using the Sherman-Morison matrix inversion lemma, the complexity can be reduced to O(n²). This work focuses on further improving the computational time required to conduct spatial estimation with partitioned ordinary kriging (POK) for online trajectory-planning. A recursive algorithm is introduced to quickly subdivide a field for local kriging, reducing the computation time. We show computational time decreases between ordinary kriging with a regular inverse (OK), the iterative inverse ordinary kriging (IIOK), and POK with the iterative inverse method. Computation times are also compared between OK, IIOK, and POK methods for trajectory planning using a highest variance criterion and linear trajectory segments.

목차

Abstract
1. INTRODUCTION
2. ORDINARY KRIGING
3. UPDATING THE COVARIANCE MATRIX INVERSION
4. PARTITIONED ORDINARY KRIGING
5. TRAJECTORY PLANNING
6. CREATING A FIELD
7. SIMULATION RESULTS AND COMPARISONS
8. CONCLUSION
REFERENCES

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