Que signifie "Propagation de croyance gaussienne"?

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La propagation des croyances gaussiennes est une méthode utilisée pour partager et traiter des infos entre un groupe de robots ou d'agents. Ça aide ces robots à mieux comprendre leur environnement en leur permettant de s'envoyer des messages. Chaque robot collecte des données sur ce qu'il voit et partage ces infos avec les autres du groupe.

Cette approche utilise des principes mathématiques simples pour créer une image partagée de l'environnement. En combinant les observations locales, les robots peuvent construire une vue plus complète sans avoir besoin de dépendre totalement d'un contrôleur central. Ça rend la coordination et le travail en équipe plus faciles.

La méthode est efficace, nécessitant moins de puissance de calcul et de bande passante, ce qui signifie qu'elle peut bien fonctionner même si les robots ne sont pas très avancés. C'est donc adapté à diverses applications, comme dans la robotique en essaim, où plein de robots bossent ensemble pour accomplir des tâches plus efficacement.