要約
センサー技術の分野における重要な課題は、あるセンサーから同一設計の別のセンサーへの測定値の適応手順を効率的に実装することです。
1 つのアイデアは、異なるシステム間のアフィン変換の推定を使用することですが、これは専門家の知識によって改善できます。
この文書では、1973 年に発表された Glacier Research の改良されたソリューションを紹介します。その結果は、センサーのソフトウェア校正、専門家ベースの適応の実装、および次のような将来の進歩への道を開くなど、さまざまなアプリケーションに対するこのソリューションの適応性を示しています。
分散学習法。
ここでの 1 つのアイデアは、異なるシステム間のアフィン変換を推定するために専門家の知識を使用することです。
私たちはシミュレーションと、8 つの同一のセンサーを備えたマルチセンサー ボードの実測データを使用して研究を評価します。
データセットと評価スクリプトの両方がダウンロード用に提供されています。
結果は、シミュレーションと実際のデータを使用した実験の両方で改善が見られたことを示しています。
要約(オリジナル)
An important task in the field of sensor technology is the efficient implementation of adaptation procedures of measurements from one sensor to another sensor of identical design. One idea is to use the estimation of an affine transformation between different systems, which can be improved by the knowledge of experts. This paper presents an improved solution from Glacier Research that was published back in 1973. The results demonstrate the adaptability of this solution for various applications, including software calibration of sensors, implementation of expert-based adaptation, and paving the way for future advancements such as distributed learning methods. One idea here is to use the knowledge of experts for estimating an affine transformation between different systems. We evaluate our research with simulations and also with real measured data of a multi-sensor board with 8 identical sensors. Both data set and evaluation script are provided for download. The results show an improvement for both the simulation and the experiments with real data.
arxiv情報
| 著者 | Rüdiger Machhamer,Lejla Begic Fazlic,Eray Guven,David Junk,Gunes Karabulut Kurt,Stefan Naumann,Stephan Didas,Klaus-Uwe Gollmer,Ralph Bergmann,Ingo J. Timm,Guido Dartmann |
| 発行日 | 2023-11-30 14:37:16+00:00 |
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