仿真环境下不规则物体的高斯过程隐式曲面核函数优化

对于一个物体进行探索时,首要目标就是获取物体的形状,而当针对形状复杂的物体如不规则方块时,隐式曲面往往是最优选择。本文针对MuJoCo仿真平台下的建立的不规则物体,采用RBF(Radial Basis Function)高斯核函数和TPS(Thin Plate Spline covariance)薄板协方差核函数分别建立高斯过程,完成对物体的隐式曲面建模,通过对比,相比于最初的TPS核函数,改用调参后的RBF误差减小了93.07%。通过仿真实验结果表明,对于仿真平台中的不规则物体,高斯过程隐式曲面能够有效通过少量的采集数据完成曲面建模。