Mission Design for Compressive Sensing with Mobile Robots

机译：移动机器人压缩感知任务设计

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摘要

This paper considers mission design strategies for mobile robots whose task is to perform spatial sampling of a static environmental field, in the framework of compressive sensing. According to this theory, we can reconstruct compressible fields using O(log n) nonadaptive measurements (where n is the number of sites of the spatial domain), in a basis that is "in coherent" to the representation basis [1]; random uncorrelated measurements satisfy this incoherence requirement. Because an autonomous vehicle is kinematically constrained and has finite energy and communication resources, it is an open question how to best design missions for CS reconstruction. We compare a two-dimensional random walk, a TSP approximation to pass through random points, and a randomized boustrophedon (lawnmower) strategy. Not unexpectedly, all three approaches can yield comparable reconstruction performance if the planning horizons are long enough; if planning occurs only over short time scales, the random walk will have an advantage.

机译：本文考虑了在压缩感测框架下任务是对静态环境场进行空间采样的移动机器人的任务设计策略。根据该理论，我们可以使用O（log n）非自适应测量（其中n是空间域的站点数）来重构可压缩字段，其基础与表示基础[1]一致。随机不相关的测量结果满足了这种不一致性要求。由于自动驾驶在运动学上受到限制，并且具有有限的能量和通讯资源，因此如何最佳地设计用于CS重建的任务是一个悬而未决的问题。我们比较了二维随机游走，通过随机点的TSP近似值和随机的Boustrophedon（割草机）策略。毫不意外的是，如果规划期足够长，这三种方法都可以产生可比的重建性能。如果仅在短时间范围内进行计划，则随机游走将具有优势。

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作者
Hummel Robert; Poduri Sameera; Hover Franz S.; Mitra Urbashi; Sukhatme Guarav;
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作者单位

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年度 2011
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