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28.01.2019

Gaussian process decentralized data fusion meets transfer learning in large-scale distributed cooperative perception

Zeitschrift:
Autonomous Robots
Autoren:
Ruofei Ouyang, Bryan Kian Hsiang Low
Wichtige Hinweise
This is one of the several papers published in Autonomous Robots comprising the Special Issue on Multi-Robot and Multi-Agent Systems.
This research is supported by Singapore Ministry of Education Academic Research Fund Tier 2, MOE2016-T2-2-156.

Publisher's Note

Springer Nature remains neutral with regard to jurisdictional claims in published maps and institutional affiliations.

Abstract

This paper presents novel Gaussian process decentralized data fusion algorithms exploiting the notion of agent-centric support sets for distributed cooperative perception of large-scale environmental phenomena. To overcome the limitations of scale in existing works, our proposed algorithms allow every mobile sensing agent to utilize a different support set and dynamically switch to another during execution for encapsulating its own data into a local summary that, perhaps surprisingly, can still be assimilated with the other agents’ local summaries (i.e., based on their current support sets) into a globally consistent summary to be used for predicting the phenomenon. To achieve this, we propose a novel transfer learning mechanism for a team of agents capable of sharing and transferring information encapsulated in a summary based on a support set to that utilizing a different support set with some loss that can be theoretically bounded and analyzed. To alleviate the issue of information loss accumulating over multiple instances of transfer learning, we propose a new information sharing mechanism to be incorporated into our algorithms in order to achieve memory-efficient lazy transfer learning. Empirical evaluation on three real-world datasets for up to 128 agents show that our algorithms outperform the state-of-the-art methods.

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