Abstract-This paper introducerar en adaptiv provtagningsalgoritm för ett mobilt sensornätverk för att uppskatta ett skalärfält. Sensornätverket består av statiska noder och en mobil robot. De statiska noderna kan kontinuerligt ta sensoravläsningar på plats, medan den mobila roboten kan röra sig och provta på flera platser. Mätningarna från roboten och de statiska noderna används för att rekonstruera ett underliggande skalärfält. Den algoritm som presenteras i detta dokument accepterar de mätningar som görs av de statiska noderna som ingångar och beräknar en väg för den mobila roboten som minimerar det integrerade genomsnittliga kvadratfelet i det rekonstruerade fältet under förutsättning att roboten har begränsad energi. Vi antar att fältet inte förändras när roboten tar prover. Förutom simuleringar har vi validerat algoritmen på en robotbåt och ett system av statiska bojar som opererar i en sjö över flera km genomkorsad sträcka samtidigt som vi rekonstruerar temperaturfältet på sjöytan.
I REF kompletterar en robotbåt ett statiskt sensornätverk för att minska fältrekonstruktionsfelet, där båtens rörelse styrs av mätningarna av sensornätverket.
Adaptive Sampling for Estimating a Scalar Field using a Robotic Boat and a Sensor Network
{'venue': 'Proceedings 2007 IEEE International Conference on Robotics and Automation', 'journal': 'Proceedings 2007 IEEE International Conference on Robotics and Automation', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}