这项工作提出了一个非参数时空模型，用于在长期背景下通过移动自主机器人绘制人类活动。基于变异性高斯过程回归，该模型结合了先前的空间和时间周期性依赖性信息，以创建人类事件的连续表示。由机器人运动产生的不均匀数据分布通过异源性可能性函数包括在模型中，可以作为预测性不确定性。使用稀疏的公式，可以在数周内进行数据集，并且可以将数百平方米用于模型创建。基于多周数据集的实验评估表明，所提出的方法在预测质量和随后的路径计划方面都超过了艺术的表现。
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最近，疾病控制和预防中心（CDC）与其他联邦机构合作，以鉴定冠心病疾病2019年（Covid-19）发病率（热点）的县，并为当地卫生部门提供支持，以限制疾病的传播。了解热点事件的时空动态非常重视支持政策决策并防止大规模爆发。本文提出了一种时空贝叶斯框架，用于早期检测美国Covid-19热点（在县级）。我们假设观察到的病例和热点都依赖于一类潜随机变量，其编码Covid-19传输的底层时空动态。这种潜在的变量遵循零均值高斯过程，其协方差由非静止内核功能指定。我们内核功能的最突出的特征是引入深度神经网络，以增强模型的代表性，同时仍然享有内核的可解释性。我们得出了一种稀疏的模型，并使用变分的学习策略适合模型，以规避大数据集的计算诡计。与其他基线方法相比，我们的模型展示了更好的解释性和优越的热点检测性能。
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Stellar photospheric activity is known to limit the detection and characterisation of extra-solar planets. In particular, the study of Earth-like planets around Sun-like stars requires data analysis methods that can accurately model the stellar activity phenomena affecting radial velocity (RV) measurements. Gaussian Process Regression Networks (GPRNs) offer a principled approach to the analysis of simultaneous time-series, combining the structural properties of Bayesian neural networks with the non-parametric flexibility of Gaussian Processes. Using HARPS-N solar spectroscopic observations encompassing three years, we demonstrate that this framework is capable of jointly modelling RV data and traditional stellar activity indicators. Although we consider only the simplest GPRN configuration, we are able to describe the behaviour of solar RV data at least as accurately as previously published methods. We confirm the correlation between the RV and stellar activity time series reaches a maximum at separations of a few days, and find evidence of non-stationary behaviour in the time series, associated with an approaching solar activity minimum.
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上印度河盆地喜马拉雅山为2.7亿人和无数的生态系统提供水。然而，在这一领域，降水是水文建模的关键组成部分。围绕这种不确定性的关键挑战来自整个盆地降水的复杂时空分布。在这项工作中，我们提出了具有结构化非平稳核的高斯过程，以模拟UIB中的降水模式。先前试图在印度库什karakoram喜马拉雅地区量化或建模降水的尝试通常是定性的，或者包括在较低分辨率下无法解决的粗略假设和简化。这项研究也几乎没有错误传播。我们用非平稳的Gibbs内核参数为输入依赖性长度尺度来解释降水的空间变化。这允许后函数样品适应印度河地区不同基础地形所固有的不同降水模式。输入依赖的长度尺寸由带有固定平方 - 指数内核的潜在高斯过程控制，以使功能级别的超参数平稳变化。在消融实验中，我们通过证明其对空间协方差，时间结构和关节时空重建的能力来激励所提出的内核的每个组成部分。我们通过固定的高斯工艺和深度高斯工艺进行基准测试模型。
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我们介绍了一种可扩展的方法来实现高斯工艺推断，它将时空滤波与自然梯度变化推断相结合，导致用于多变量数据的非共轭GP方法，其相对于时间线性缩放。我们的自然梯度方法可以应用并行滤波和平滑，进一步降低时间跨度复杂性在时间步长的对数。我们得出了稀疏近似，该稀疏近似值在减少的空间诱导点上构造一个状态空间模型，并且显示用于可分离的马尔可夫内核，完整和稀疏的情况完全恢复标准变分GP，同时表现出有利的计算特性。为了进一步改善空间缩放，我们提出了一种平均场景假设空间位置之间的独立性，当与稀疏性和平行化连接时，这导致了大规模的时空问题的有效和准确的方法。
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多维时空数据的概率建模对于许多现实世界应用至关重要。然而，现实世界时空数据通常表现出非平稳性的复杂依赖性，即相关结构随位置/时间而变化，并且在空间和时间之间存在不可分割的依赖性，即依赖关系。开发有效和计算有效的统计模型，以适应包含远程和短期变化的非平稳/不可分割的过程，成为一项艰巨的任务，尤其是对于具有各种腐败/缺失结构的大规模数据集。在本文中，我们提出了一个新的统计框架 - 贝叶斯互补内核学习（BCKL），以实现多维时空数据的可扩展概率建模。为了有效地描述复杂的依赖性，BCKL与短距离时空高斯过程（GP）相结合的内核低级分解（GP），其中两个组件相互补充。具体而言，我们使用多线性低级分组组件来捕获数据中的全局/远程相关性，并基于紧凑的核心函数引入加法短尺度GP，以表征其余的局部变异性。我们为模型推断开发了有效的马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）算法，并在合成和现实世界时空数据集上评估了所提出的BCKL框架。我们的结果证实了BCKL在提供准确的后均值和高质量不确定性估计方面的出色表现。
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“轨迹”是指由地理空间中的移动物体产生的迹线，通常由一系列按时间顺序排列的点表示，其中每个点由地理空间坐标集和时间戳组成。位置感应和无线通信技术的快速进步使我们能够收集和存储大量的轨迹数据。因此，许多研究人员使用轨迹数据来分析各种移动物体的移动性。在本文中，我们专注于“城市车辆轨迹”，这是指城市交通网络中车辆的轨迹，我们专注于“城市车辆轨迹分析”。城市车辆轨迹分析提供了前所未有的机会，可以了解城市交通网络中的车辆运动模式，包括以用户为中心的旅行经验和系统范围的时空模式。城市车辆轨迹数据的时空特征在结构上相互关联，因此，许多先前的研究人员使用了各种方法来理解这种结构。特别是，由于其强大的函数近似和特征表示能力，深度学习模型是由于许多研究人员的注意。因此，本文的目的是开发基于深度学习的城市车辆轨迹分析模型，以更好地了解城市交通网络的移动模式。特别是，本文重点介绍了两项研究主题，具有很高的必要性，重要性和适用性：下一个位置预测，以及合成轨迹生成。在这项研究中，我们向城市车辆轨迹分析提供了各种新型模型，使用深度学习。
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我们向连续状态马尔可夫决策过程（MDP）提出了一种扩散近似方法，该方法可用于解决非结构化的越野环境中的自主导航和控制。与呈现完全已知的状态转换模型的大多数决策定理计划框架相比，我们设计了一种方法，该方法消除了这种强烈假设，这些假设通常非常难以在现实中工程师。我们首先采用价值函数的二阶泰勒扩展。然后通过部分微分方程近似贝尔曼的最优性方程，其仅依赖于转换模型的第一和第二矩。通过组合价值函数的内核表示，然后设计一种有效的策略迭代算法，其策略评估步骤可以表示为特征的方程式的线性系统，其特征是由有限组支持状态。我们首先通过大量的仿真以2D美元的$ 2D $避让和2.5d $地形导航问题进行验证。结果表明，拟议的方法在几个基线上导致了卓越的性能。然后，我们开发一个系统，该系统将我们的决策框架整合，与船上感知，并在杂乱的室内和非结构化的户外环境中进行现实世界的实验。物理系统的结果进一步展示了我们在挑战现实世界环境中的方法的适用性。
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在本文中，我们为全向机器人提供了一种积极的视觉血液。目标是生成允许这样的机器人同时定向机器人的控制命令并将未知环境映射到最大化的信息量和消耗尽可能低的信息。利用机器人的独立翻译和旋转控制，我们引入了一种用于活动V-SLAM的多层方法。顶层决定提供信息丰富的目标位置，并为它们产生高度信息的路径。第二个和第三层积极地重新计划并执行路径，利用连续更新的地图和本地特征信息。此外，我们介绍了两个实用程序配方，以解释视野和机器人位置的障碍物。通过严格的模拟，真正的机器人实验和与最先进的方法的比较，我们证明我们的方法通过较小的整体地图熵实现了类似的覆盖结果。这是可以获得的，同时保持横向距离比其他方法短至39％，而不增加车轮的总旋转量。代码和实现详细信息作为开源提供。
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尽管常规机器人系统中的每个不同任务都需要专用的场景表示形式，但本文表明，统一表示形式可以直接用于多个关键任务。我们提出了用于映射，进程和计划（LOG-GPIS-MOP）的log-gaussian过程隐式表面：基于统一表示形式的表面重建，本地化和导航的概率框架。我们的框架将对数转换应用于高斯过程隐式表面（GPIS）公式，以恢复全局表示，该表示可以准确地捕获具有梯度的欧几里得距离场，同时又是隐式表面。通过直接估计距离字段及其通过LOG-GPIS推断的梯度，提出的增量进程技术计算出传入帧的最佳比对，并在全球范围内融合以生成MAP。同时，基于优化的计划者使用相同的LOG-GPIS表面表示计算安全的无碰撞路径。我们根据最先进的方法验证了2D和3D和3D和基准测试的模拟和真实数据集的拟议框架。我们的实验表明，LOG-GPIS-MOP在顺序的音程，表面映射和避免障碍物中产生竞争结果。
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多年来，运动规划，映射和人类轨迹预测的单独领域显着提出。然而，在提供能够使移动操纵器能够执行全身运动并考虑移动障碍物的预测运动时，文献在提供实际框架方面仍然稀疏。基于以前的优化的运动计划方法，使用距离字段遭受更新环境表示所需的高计算成本。我们证明，与从头划痕计算距离场相比，GPU加速预测的复合距离场显着降低计算时间。我们将该技术与完整的运动规划和感知框架集成，其占据动态环境中的人类的预测运动，从而实现了包含预测动作的反应性和先发制人的运动规划。为实现这一目标，我们提出并实施了一种新颖的人类轨迹预测方法，该方法结合了基于轨迹优化的运动规划的意图识别。我们在现实世界丰田人类支持机器人（HSR）上验证了我们的由Onboard Camera的现场RGB-D传感器数据验证了我们的结果框架。除了在公开的数据集提供分析外，我们还释放了牛津室内人类运动（牛津-IHM）数据集，并在人类轨迹预测中展示了最先进的性能。牛津-IHM数据集是一个人类轨迹预测数据集，人们在室内环境中的兴趣区域之间行走。静态和机器人安装的RGB-D相机都观察了用运动捕获系统跟踪的人员。
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使用马尔可夫链蒙特卡洛（Monte Carlo）以贝叶斯方式将理论模型拟合到实验数据中，通常需要一个评估数千（或数百万）型的型号。当模型是慢速到计算的物理模拟时，贝叶斯模型拟合就变得不可行。为了解决这个问题，可以使用模拟输出的第二个统计模型，该模型可以用来代替模型拟合期间的完整仿真。选择的典型仿真器是高斯过程（GP），这是一种灵活的非线性模型，在每个输入点提供了预测均值和方差。高斯流程回归对少量培训数据（$ n <10^3 $）非常有效，但是当数据集大小变大时，训练和用于预测的速度慢。可以使用各种方法来加快中高级数据集制度（$ n> 10^5 $）的加快高斯流程，从而使人们的预测准确性大大降低了。这项工作研究了几种近似高斯过程模型的准确度折叠 - 稀疏的变异GP，随机变异GP和深内核学习的GP - 在模拟密度功能理论（DFT）模型的预测时。此外，我们使用模拟器以贝叶斯的方式校准DFT模型参数，使用观察到的数据，解决数据集大小所施加的计算屏障，并将校准结果与先前的工作进行比较。这些校准的DFT模型的实用性是根据观察到的数据对实验意义的核素的性质进行预测，例如超重核。
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风电场设计主要取决于风力涡轮机唤醒流向大气风条件的可变性，以及唤醒之间的相互作用。使用高保真度捕获唤醒流场的物理学模型是计算风电场的布局优化的计算非常昂贵，因此数据驱动的减少的订单模型可以代表模拟风电场的有效替代方案。在这项工作中，我们使用现实世界的光检测和测量（LIDAR）测量的风力涡轮机唤醒，用机器学习构建预测代理模型。具体而言，我们首先展示使用深度自动控制器来找到低维\ emph {潜在}空间，其给出了唤醒激光雷达测量的计算易逼近的近似。然后，我们学习使用深神经网络的参数空间和（潜在空间）唤醒流场之间的映射。此外，我们还展示了使用概率机器学习技术，即高斯过程建模，除了数据中的认知和炼拉内不确定性之外，学习参数空间潜空间映射。最后，为了应对培训大型数据集，我们展示了使用变分高斯过程模型，为大型数据集提供了传统的高斯工艺模型的传统高斯工艺模型。此外，我们介绍了主动学习以自适应地构建和改进传统的高斯过程模型预测能力。总的来说，我们发现我们的方法提供了风力涡轮机唤醒流场的准确近似，其可以以比具有基于高保真物理的模拟产生的级别更便宜的成本来查询。
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高斯流程（GPS）实际应用的主要挑战是选择适当的协方差函数。 GPS的移动平均值或过程卷积的构建可以提供一些额外的灵活性，但仍需要选择合适的平滑核，这是非平凡的。以前的方法通过在平滑内核上使用GP先验，并通过扩展协方差来构建协方差函数，以绕过预先指定它的需求。但是，这样的模型在几种方面受到限制：它们仅限于单维输入，例如时间;它们仅允许对单个输出进行建模，并且由于推理并不简单，因此不会扩展到大型数据集。在本文中，我们引入了GPS的非参数过程卷积公式，该公式通过使用基于Matheron规则的功能采样方法来减轻这些弱点，以使用诱导变量的间域间采样进行快速采样。此外，我们提出了这些非参数卷积的组成，可作为经典深度GP模型的替代方案，并允许从数据中推断中间层的协方差函数。我们测试了单个输出GP，多个输出GPS和DEEP GPS在基准测试上的模型性能，并发现在许多情况下，我们的方法可以提供比标准GP模型的改进。
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在室内定位中，信号波动是高度的依赖性。然而，信号不确定性是要指纹的无线电信号的一个关键且通常被忽略的尺寸。本文评论了概率定位的常用高斯过程（GP），并指出使用GP模拟信号指纹不确定性的缺陷。本文还提出了深度高斯进程（DGP）作为解决该问题的更具信息替代方案。通过模拟和现实收集的数据集评估DGP如何更好地测量信号指纹识别中的不确定性。
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标准GPS为行为良好的流程提供了灵活的建模工具。然而，预计与高斯的偏差有望在现实世界数据集中出现，结构异常值和冲击通常会观察到。在这些情况下，GP可能无法充分建模不确定性，并且可能会过度推动。在这里，我们将GP框架扩展到一类新的时间变化的GP，从而可以直接建模重尾非高斯行为，同时通过非均匀GPS表示的无限混合物保留了可拖动的条件GP结构。有条件的GP结构是通过在潜在转化的输入空间上调节观测值来获得的，并使用L \'{e} Vy过程对潜在转化的随机演变进行建模，该过程允许贝叶斯在后端预测密度和潜在转化中的贝叶斯推断功能。我们为该模型提供了马尔可夫链蒙特卡洛推理程序，并证明了与标准GP相比的潜在好处。
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本文提出了一种新颖的方法，用于在具有复杂拓扑结构的地下领域的搜索和救援行动中自动合作。作为CTU-Cras-Norlab团队的一部分，拟议的系统在DARPA SubT决赛的虚拟轨道中排名第二。与专门为虚拟轨道开发的获奖解决方案相反，该建议的解决方案也被证明是在现实世界竞争极为严峻和狭窄的环境中飞行的机上实体无人机的强大系统。提出的方法可以使无缝模拟转移的无人机团队完全自主和分散的部署，并证明了其优于不同环境可飞行空间的移动UGV团队的优势。该论文的主要贡献存在于映射和导航管道中。映射方法采用新颖的地图表示形式 - 用于有效的风险意识长距离计划，面向覆盖范围和压缩的拓扑范围的LTVMAP领域，以允许在低频道通信下进行多机器人合作。这些表示形式与新的方法一起在导航中使用，以在一般的3D环境中可见性受限的知情搜索，而对环境结构没有任何假设，同时将深度探索与传感器覆盖的剥削保持平衡。所提出的解决方案还包括一条视觉感知管道，用于在没有专用GPU的情况下在5 Hz处进行四个RGB流中感兴趣的对象的板上检测和定位。除了参与DARPA SubT外，在定性和定量评估的各种环境中，在不同的环境中进行了广泛的实验验证，UAV系统的性能得到了支持。
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与高斯过程（GPS）的变异近似通常使用一组诱导点来形成与协方差矩阵的低级别近似值。在这项工作中，我们相反利用了精度矩阵的稀疏近似。我们提出了差异最近的邻居高斯工艺（VNNGP），该过程引入了先验，该过程仅保留在k最近的邻居观测中的相关性，从而诱导稀疏精度结构。使用变分框架，可以将VNNGP的目标分解在观测值和诱导点上，从而以O（$ k^3 $）的时间复杂性实现随机优化。因此，我们可以任意扩展诱导点大小，甚至可以在每个观察到的位置放置诱导点。我们通过各种实验将VNNGP与其他可扩展的GP进行比较，并证明VNNGP（1）可以极大地超过低级别方法，而（2）比其他最近的邻居方法较不适合过度拟合。
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Mapping with uncertainty representation is required in many research domains, such as localization and sensor fusion. Although there are many uncertainty explorations in pose estimation of an ego-robot with map information, the quality of the reference maps is often neglected. To avoid the potential problems caused by the errors of maps and a lack of the uncertainty quantification, an adequate uncertainty measure for the maps is required. In this paper, uncertain building models with abstract map surface using Gaussian Process (GP) is proposed to measure the map uncertainty in a probabilistic way. To reduce the redundant computation for simple planar objects, extracted facets from a Gaussian Mixture Model (GMM) are combined with the implicit GP map while local GP-block techniques are used as well. The proposed method is evaluated on LiDAR point clouds of city buildings collected by a mobile mapping system. Compared to the performances of other methods such like Octomap, Gaussian Process Occupancy Map (GPOM) and Bayersian Generalized Kernel Inference (BGKOctomap), our method has achieved higher Precision-Recall AUC for evaluated buildings.
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封闭曲线的建模和不确定性量化是形状分析领域的重要问题，并且可以对随后的统计任务产生重大影响。这些任务中的许多涉及封闭曲线的集合，这些曲线通常在多个层面上表现出结构相似性。以有效融合这种曲线间依赖性的方式对多个封闭曲线进行建模仍然是一个具有挑战性的问题。在这项工作中，我们提出并研究了一个多数输出（又称多输出），多维高斯流程建模框架。我们说明了提出的方法学进步，并在几个曲线和形状相关的任务上证明了有意义的不确定性量化的实用性。这种基于模型的方法不仅解决了用内核构造对封闭曲线（及其形状）的推断问题，而且还为通常对功能对象的多层依赖性的非参数建模打开了门。
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