Abstract-Gas distributionsmodellering utgör ett idealiskt applikationsområde för mobila robotar, som -som intelligenta mobila gassensorer - erbjuder flera fördelar jämfört med stationära sensornätverk. I detta dokument föreslår vi Kernel DM+V algoritm för att lära sig en statistisk 2-d gasdistributionsmodell från en sekvens av lokala gassensormätningar. Algoritmen gör inga starka antaganden om avkänningsplatserna och kan därför tillämpas på en mobil robot som inte i första hand används för gasdistributionsövervakning, och även vid stationära mätningar. Kernel DM+V behandlar distributionsmodellering som ett problem med täthetsuppskattning. I motsats till de flesta tidigare metoder modellerar den variansen utöver fördelningsmedelvärdet. Uppskattning av den prediktiva variansen innebär en betydande förbättring för gasdistributionsmodellering eftersom den gör det möjligt att utvärdera modellens kvalitet med avseende på datasannolikheten. Detta erbjuder en lösning på problemet med utvärdering av grundläggande sanningar, vilket alltid har varit en kritisk fråga för modellering av gasdistribution. Att uppskatta den prediktiva variansen ger också möjlighet att lära sig metaparametrar och att föreslå nya mätplatser baserade på den aktuella modellen. Vi härleder Kernel DM + V algoritm och presentera en metod för att lära hyper-parametrar. Baserat på verkliga data som samlats in med en mobil robot visar vi konsekvensen i de erhållna kartorna och presenterar en kvantitativ jämförelse, i termer av sannolikheten för osedda prover, med en alternativ metod som uppskattar den prediktiva variansen.
Som en förlängning av Kernel DM+V algoritm i REF presenterar vi Kernel DM+V / W algoritm, som använder information om det lokala luftflödet förutom gas sensorer mätningar för att beräkna en statistisk gasdistribution modell.
A statistical approach to gas distribution modelling with mobile robots - The Kernel DM+V algorithm
{'venue': '2009 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems', 'journal': '2009 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}