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GAUSSIAN MIXTURE MODEL BASED APPROXIMATION OF CONTINUOUS BELIEF DISTRIBUTIONS

机译:基于高斯混合模型的连续信度分布逼近

摘要

A system and method to generate perceptual models of the environment that optimally handle the variation in clutter and provide a multiresolution and multi-fidelity representation of the environment is described. The system and method is able to capture inherent structural dependencies, thereby allowing efficient and precise inferences to be drawn. The approach employs a hierarchy of Gaussian Mixtures to approximate the underlying spatial distribution.
机译:描述了一种用于生成环境的感知模型的系统和方法,该系统和方法可最佳地处理混乱的变化并提供环境的多分辨率和多保真度表示。该系统和方法能够捕获固有的结构依赖性,从而允许绘制有效和精确的推论。该方法采用高斯混合的层次结构来近似基础的空间分布。

著录项

  • 公开/公告号WO2018048704A1

    专利类型

  • 公开/公告日2018-03-15

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 CARNEGIE MELLON UNIVERSITY;

    申请/专利号WO2017US49524

  • 发明设计人 MICHAEL NATHAN;SRIVASTAVA SHOBHIT;

    申请日2017-08-31

  • 分类号G01C21;

  • 国家 WO

  • 入库时间 2022-08-21 12:45:04

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