De kapabellar och distribuerad natur nehvorked sensorer är unikt lämpade för karakterisering av distribuerade pbenomena i den naturliga miljön Men miljökarakterisering av fied distribuerade sensorer möter utmaningar i komplexa miljöer. I denna uppsats beskriver vi Nmuorkd Infomekaniska Sysfems (NIMS), en ny distribuerad, robotisk sensormetodik utvecklad för tillämpningar inklusive karakterisering av miljöstruktur och fenomen. NIMS utnyttjar utplacerad infrastruktur som ger fördelar för exakt rörelse, luftfjädring och låg energihållbar verksamhet i komplexa miljöer. NlMS noder kan utforska en tredimensionell miljö och möjliggöra installation av sensor ncdes på olika platser och visning perspjäll. MMS-karakterisering av fenomen i ett tredimensionellt utrymme måste nu överväga valet av sensor provtagning poinb i både tid och rum. Därför introducerar vi en ny metod för moblie node adaptiv provtagning med målet att minimera felet mellan det faktiska och rekonstruerade spatiotemporala beteendet hos miljövariabler och samtidigt minimera nödvändig rörelse. I tbls tillvägagångssätt, NIMS noden först utforskar som en agent, samla in en statistisk beskrivning av fenomen med hjälp av en bonad stmti@d slumpmässigt urval tillvägagångssätt. Genom att iterativt öka provtagningsupplösningen, som styrs adaptivt av mätresultaten själva, möjliggör denna NIMS-sampllng rekonstruktion av fenomen med en systematisk metod för att balansera noggrannhet med provtagningsresurskostnad I tid och rörelse. Denna adaptiva provtagningsmetod beskrivs analytiskt och testas även med simulerade miljödata. Experimentella utvärderingar av adaptiva provtagningsalgoritmer har slutförts. Särskilt har N E W experimentella system utvecklats för övervakning av spatiotemporal variation av atmosfäriska klimatfenomen. Ett NIMS-system har satts in på en fältbiologistation för att kartlägga fenomen i en 50m bredd och 50m spännvidd transekt i en skogsmiljö. Dessutom har utplaceringmenb förekommit i testbäddsmiljöer som tillåter ytterligare detalled karakterisering av provtagningsalgoritmer. Miljövariabel kartläggning av temperatur, luftfuktighet och solbelysning har förvärvats och använts för att utvärdera de adaptiva provtagningsmetoder som redovisas här. Dessa nya metoder har sbown att ge ett betydande framsteg för en effektiv kartläggning av rumsligt distribuerade pbenomena av NIhlS miljörobotar.
I synnerhet lägger REF fram en policy för näst intill stratifierad slumpmässig provtagning (NSRS) för en uppsättning mobila noder som undersöker tredimensionell miljöstruktur och tredimensionella fenomen.
Adaptive sampling for environmental robotics
{'venue': "IEEE International Conference on Robotics and Automation, 2004. Proceedings. ICRA '04. 2004", 'journal': "IEEE International Conference on Robotics and Automation, 2004. Proceedings. ICRA '04. 2004", 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}