多种气味源定位算法的比较
Marshall Staples1,2, Chris Hugenholtz1, Alex Serrano-Ramirez2
1Centre for Smart Emissions Sensing Technologies, Department of Geography, University of Calgary, Calgary, AB T2N 1N4, Canada.
Sensors (Basel, Switzerland)
|July 11, 2023
概括
与Dempster-Shafer理论相比,独立后部 (IP) 算法在流中多个气味源定位方面优越. IP可以最大限度地减少假阳性,准确地识别气味来源.
科学领域:
- 机器人技术 机器人技术 机器人技术
- 人工智能的人工智能
- 流体动力学 流体动力学
背景情况:
- 自主多重气味源定位 (MOSL) 对于识别排放源至关重要.
- 流的流体流向对精确的气味源检测提出了重大挑战.
研究的目的:
- 评估和比较独立后部 (IP) 和Dempster-Shafer (DS) 理论算法对MOSL的性能.
- 在不同的环境和搜索条件下了解这些算法的局限性和有效性.
主要方法:
- 实施占用网格映射用于源概率评估.
- 在不同的环境和气味搜索参数下测试了IP和DS算法.
- 使用地球移动器的距离尺度量化本地化性能.
主要成果:
- 知识产权算法通过减少虚假正源归因,显示出卓越的性能.
- 实验室正确地确定了实际的气味来源位置.
- DS理论算法在识别源时,错误地将排放归因于许多非源地点.
结论:
- IP算法是一个更合适的方法,用于多个气味源定位在动荡的流体流环境.
- 为了实际应用,需要进一步了解算法性能.
