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Gas source localisation by constructing concentration gridmaps with a mobile robot

机译:通过移动机器人构建浓度网格图来定位气源

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摘要

This paper addresses the problem of mapping the features of a gas distribution by creating concentration gridmaps with a mobile robot equipped with a gas-sensitive system ("mobile nose"). By contrast to metric gridmaps extracted from sonar or laser range scans, a gas sensor measurement provides information about a comparatively small area. To overcome this problem, a mapping technique is introduced that uses a Gaussian density function to model the decreasing likelihood that a particular reading represents the true concentration with respect to the distance from the point of measurement. The structure of the mapped features is discussed with respect to the parameters of the applied density function, the evolution of the gas distribution over time, and the capability to locate a gas source.
机译:本文通过使用配备有气体敏感系统的移动机器人(“移动机头”)创建浓度网格图来解决绘制气体分布特征的问题。与从声纳或激光测距扫描中提取的度量格网图相反,气体传感器的测量结果提供了相对较小区域的信息。为了克服这个问题,引入了一种映射技术,该技术使用高斯密度函数来建模特定读数代表相对于距测量点的距离的真实浓度的减小的可能性。关于所应用的密度函数的参数,气体分布随时间的演变以及确定气源的能力,对映射特征的结构进行了讨论。

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