Lifelong Information-Driven Exploration to Complete and Refine 4-D Spatio-Temporal Maps

This letter presents an exploration method that allows mobile robots to build and maintain spatio-temporal models of changing environments. The assumption of a perpetually changing world adds a temporal dimension to the exploration problem, making spatio-temporal exploration a never-ending, life-lon...

Ausführliche Beschreibung

Bibliographische Detailangaben

Veröffentlicht in:	IEEE robotics and automation letters 2016-07, Vol.1 (2), p.684-691
Hauptverfasser:	Santos, Joao Machado, Krajnik, Tomas, Fentanes, Jaime Pulido, Duckett, Tom
Format:	Artikel
Sprache:	eng
Schlagworte:	Entropy Hidden Markov models Mapping Mobile robots Navigation Robot sensing systems Service Robots Uncertainty
Online-Zugang:	Volltext bestellen
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