Robotic Gas Source Localization with Probabilistic Mapping and Online Dispersion Simulation

要約

自律型ロボットによるガス源位置特定 (GSL) は、パイプ漏れの発見から緊急対応シナリオに至るまで、多くの将来の用途において問題となります。
この研究では、障害物や乱流を特徴とする現実的な屋内環境で GSL を実行する新しい方法を紹介します。
発生源の位置とロボットが利用できる測定値 (単一点のガス濃度および風ベクトル) の間の非常に複雑な関係を考慮して、ガス分散のオンラインのリアルタイム シミュレーションとの対比から導出される観測モデルを提案します。
センサーの読み取り値から構築されたガス濃度マップに対する発生源の候補の位置特定。
確率的推定フレームワークへの両方の便利で根拠のある統合を説明するために、確率的ガスヒットマップの概念を導入します。これは、ガス分散の時間依存性をモデル化するためのより高いレベルの抽象化を提供します。
シミュレーション実験と実際の実験の両方の結果は、複雑な屋内環境における音源の位置特定に対処するための現在の提案の機能を示しています。

要約(オリジナル)

Gas source localization (GSL) with an autonomous robot is a problem with many prospective applications, from finding pipe leaks to emergency-response scenarios. In this work, we present a new method to perform GSL in realistic indoor environments, featuring obstacles and turbulent flow. Given the highly complex relationship between the source position and the measurements available to the robot (the single-point gas concentration, and the wind vector) we propose an observation model that derives from contrasting the online, real-time simulation of the gas dispersion from any candidate source localization against a gas concentration map built from sensor readings. To account for a convenient and grounded integration of both into a probabilistic estimation framework, we introduce the concept of probabilistic gas-hit maps, which provide a higher level of abstraction to model the time-dependent nature of gas dispersion. Results from both simulated and real experiments show the capabilities of our current proposal to deal with source localization in complex indoor environments.

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