18、均匀贝叶斯滤波器间的迁移学习与多机器人协作装配规划

均匀贝叶斯滤波器间的迁移学习与多机器人协作装配规划

均匀贝叶斯滤波器间的迁移学习

在均匀贝叶斯滤波器的迁移学习中，在线处理过程按如下步骤进行：
1. 获取新数据 $u_t$、$y_t$、$y_{s,t}$。
2. 数据更新：添加数据条带（15），并通过平行多面体近似得到的支持集（具体细节见相关文献），为每个滤波器得到结果形式（26）。
3. 为每个滤波器计算 $a_t$、$b_t$、$V_t$（26）。
4. 为目标滤波器计算点估计 $\hat{x} t$（7）。
5. 如果 $t = \bar{t}$，则转到步骤 10。
6. 时间更新：为每个滤波器计算（27）中的 $a {t + 1}^+$、$b_{t + 1}^+$、$V_{t + 1}^+$。
7. 知识迁移（非正式）：用由 $a_{t + 1}^\oplus$、$b_{t + 1}^\oplus$、$V_{t + 1}^\oplus$ 描述的平行多面体外接源和目标状态预测器的平行多面体的交集，并将其用作数据更新步骤的先验概率密度函数支持集。
8. 设置 $t = t + 1$。
9. 转到步骤 1。
10. 结束。

下面用一个 mermaid 流程图来展示这个在线处理过程：

graph TD;
    A[获取新数据 ut, yt, ys,t] --> B[数据更新];
    B --> C[计算 at, bt, Vt];
    C --> D[计算点估计 ˆxt];
    D --> E{t = t?};