Indoor Air Quality Detection Robot Model Based on the Internet of Things (IoT)

要約

このペーパーでは、屋内空気の質をマッピングおよび監視するためのIoTベースのロボットシステムの設計、実装、および評価を紹介します。
主な目的は、閉じた環境を自律的にマッピングできるモバイルロボットを開発し、CO $ _2 $、揮発性有機化合物（VOC）、煙、温度、湿度、およびリアルタイムデータをWebインターフェイスに送信できるモバイルロボットを開発することでした。
システムは、センサーのセット（SGP30、MQ-2、DHT11、VL53L0X、MPU6050）をESP32マイクロコントローラーと統合します。
空間データ収集にマッピングアルゴリズムを採用し、大気質分類のためにMamdani Fuzzyロジックシステムを利用しています。
モデルルームの経験的テストでは、すべてのモダリティで12ドルの\％$未満のアクチュエータモーションエラー、およびセンサー測定エラーが12ドル以下のセンサー測定エラーを示しました。
この作業の貢献には、次のものが含まれます。（1）同時マッピングと大気質検出のための低コストの統合IoTロボットプラットフォーム。
（2）リアルタイムの視覚化と制御のためのWebベースのユーザーインターフェイス。
（3）実験室条件下でのシステム精度の検証。

要約(オリジナル)

This paper presents the design, implementation, and evaluation of an IoT-based robotic system for mapping and monitoring indoor air quality. The primary objective was to develop a mobile robot capable of autonomously mapping a closed environment, detecting concentrations of CO$_2$, volatile organic compounds (VOCs), smoke, temperature, and humidity, and transmitting real-time data to a web interface. The system integrates a set of sensors (SGP30, MQ-2, DHT11, VL53L0X, MPU6050) with an ESP32 microcontroller. It employs a mapping algorithm for spatial data acquisition and utilizes a Mamdani fuzzy logic system for air quality classification. Empirical tests in a model room demonstrated average localization errors below $5\%$, actuator motion errors under $2\%$, and sensor measurement errors within $12\%$ across all modalities. The contributions of this work include: (1) a low-cost, integrated IoT robotic platform for simultaneous mapping and air quality detection; (2) a web-based user interface for real-time visualization and control; and (3) validation of system accuracy under laboratory conditions.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google