Ypacarai Lake(이파카라이 호수)란 무엇입니까?
Ypacarai Lake 이파카라이 호수 - In this work, we propose an efficient multi-Autonomous Surface Vehicle system capable of monitoring the Ypacarai Lake (San Bernardino, Paraguay) (60 km2) using the Bayesian optimization approach with a Voronoi Partition system. [1] Concluding remarks indicate that the proposed method not only performs better while minimizing the Mean Squared Error (via active monitoring), but also manages to quickly identify an approximate of the black-box function, which is very useful for monitoring lakes like Ypacarai Lake ( $60\: km^{2}$ ) in Paraguay. [2] To evaluate the proposed approach, the Ypacarai Lake (Paraguay) serves as the test scenario, where multiple maps of water quality parameters, such as pH and dissolved oxygen, need to be obtained efficiently. [3] The main idea of this work is the development of a monitoring system for Ypacarai Lake, where a fleet of autonomous surface vehicles will be guided by an improved particle swarm optimization based on the Gaussian process as a surrogate model. [4] In this work, we propose an efficient multi-Autonomous Surface Vehicle system capable of monitoring the Ypacarai Lake (San Bernardino, Paraguay) (60 km2) using the Bayesian optimization approach with a Voronoi Partition system. [5] Since two of the preferred approaches for path planning of autonomous vehicles in the literature are Evolutionary Algorithms and Reinforcement Learning, in this paper, We compare the performance of both techniques in a simulator of Ypacarai Lake in Asunción (Paraguay). [6] A developed simulator is then tailored to the case of the Ypacarai Lake and some tests were carried out to follow a set of waypoints in this environment. [7] The main objective is that the ASV covers the maximum area of a large mass of water such as the Ypacarai Lake while taking water samples for sensing pollution conditions. [8]body{overflow:auto!important;display:block!important;} body>*{display:none!important;} #af-error-page{display:block!important;}document.getElementById('af-error-page').style.display = 'none';Error 500 (서버 오류)!!1*{margin:0;padding:0}html,code{font:15px/22px arial,sans-serif}html{background:#fff;color:#222;padding:15px}body{color:#222;text-align:unset;margin:7% auto 0;max-width:390px;min-height:180px;padding:30px 0 15px;}* > body{background:url(//www.google.com/images/errors/robot.png) 100% 5px no-repeat;padding-right:205px}p{margin:11px 0 22px;overflow:hidden}pre{white-space:pre-wrap;}ins{color:#777;text-decoration:none}a img{border:0}@media screen and (max-width:772px){body{background:none;margin-top:0;max-width:none;padding-right:0}}#logo{background:url(//www.google.com/images/branding/googlelogo/1x/googlelogo_color_150x54dp.png) no-repeat;margin-left:-5px}@media only screen and (min-resolution:192dpi){#logo{background:url(//www.google.com/images/branding/googlelogo/2x/googlelogo_color_150x54dp.png) no-repeat 0% 0%/100% 100%;-moz-border-image:url(//www.google.com/images/branding/googlelogo/2x/googlelogo_color_150x54dp.png) 0}}@media only screen and (-webkit-min-device-pixel-ratio:2){#logo{background:url(//www.google.com/images/branding/googlelogo/2x/googlelogo_color_150x54dp.png) no-repeat;-webkit-background-size:100% 100%}}#logo{display:inline-block;height:54px;width:150px}500.오류가 발생했습니다.오류가 발생했습니다. 나중에 다시 시도해 주세요.추가로 제공해 드릴 수 있는 정보가 없습니다.(function() {window.ERROR_PAGE = false; function replaceCurrentPageWithErrorPage() {if (!window.ERROR_PAGE) {var errorPage = document.getElementById('af-error-page2'); document.open('text/html'); document.close(); document.body.appendChild(errorPage); window.ERROR_PAGE = true;}}if (document.addEventListener) {document.addEventListener('DOMContentLoaded', replaceCurrentPageWithErrorPage, false); window.addEventListener('load', replaceCurrentPageWithErrorPage, false);} else {document.attachEvent('onreadystatechange', function() {if (document.readyState === 'complete') {replaceCurrentPageWithErrorPage();}}); window.attachEvent('onload', replaceCurrentPageWithErrorPage);}}()); [1] 결론은 제안한 방법이 평균 제곱 오차를 최소화하면서 더 나은 성능을 보일 뿐만 아니라(능동 모니터링을 통해) 블랙박스 기능의 근사치를 신속하게 식별하여 Ypacarai Lake와 같은 호수를 모니터링하는 데 매우 유용함을 나타냅니다. \: km^{2}$ ) 파라과이. [2] 제안된 접근 방식을 평가하기 위해 Ypacarai Lake(파라과이)는 pH 및 용존 산소와 같은 수질 매개변수의 다중 맵을 효율적으로 얻어야 하는 테스트 시나리오 역할을 합니다. [3] 이 작업의 주요 아이디어는 Ypacarai Lake의 모니터링 시스템을 개발하는 것입니다. 이 시스템에서는 가우시안 프로세스를 대리 모델로 기반으로 하는 개선된 입자 떼 최적화로 자율 수상 차량을 안내합니다. [4] 본 연구에서는 Voronoi 파티션 시스템과 베이지안 최적화 접근 방식을 사용하여 Ypacarai Lake(San Bernardino, Paraguay)(60km2)를 모니터링할 수 있는 효율적인 다중 자율 수상 차량 시스템을 제안합니다. [5] 문헌에서 자율 차량의 경로 계획에 대해 선호하는 두 가지 접근 방식은 Evolutionary Algorithms 및 Reinforcement Learning이므로 이 문서에서는 Asunción(파라과이)의 Ypacarai Lake 시뮬레이터에서 두 기술의 성능을 비교합니다. [6] 그런 다음 개발된 시뮬레이터가 Ypacarai Lake의 경우에 맞게 조정되고 이 환경에서 일련의 웨이포인트를 따르기 위해 일부 테스트가 수행되었습니다. [7] 주요 목표는 ASV가 오염 조건을 감지하기 위해 물 샘플을 채취하면서 Ypacarai Lake와 같은 대규모 물의 최대 면적을 커버하는 것입니다. [8]