oru.sePublikasjoner
Endre søk
RefereraExporteraLink to record
Permanent link

Direct link
Referera
Referensformat
  • apa
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Annet format
Fler format
Språk
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Annet språk
Fler språk
Utmatningsformat
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf
Efficient Measurement Planning for Remote Gas Sensing with Mobile Robots
Örebro universitet, Institutionen för naturvetenskap och teknik. (Mobile Robotics & Olfaction (MRO) Lab, Center of Applied Autonomous Sensor Systems (AASS))ORCID-id: 0000-0002-5973-7424
Örebro universitet, Institutionen för naturvetenskap och teknik. Scania AB, Granparksvagen 10, SE-15187 Södertälje, Sweden. (Mobile Robotics & Olfaction (MRO) Lab, Center of Applied Autonomous Sensor Systems (AASS))
Örebro universitet, Institutionen för naturvetenskap och teknik. (Mobile Robotics & Olfaction (MRO) Lab, Center of Applied Autonomous Sensor Systems (AASS))ORCID-id: 0000-0001-5061-5474
Örebro universitet, Institutionen för naturvetenskap och teknik. (Mobile Robotics & Olfaction (MRO) Lab, Center of Applied Autonomous Sensor Systems (AASS))
Vise andre og tillknytning
2015 (engelsk)Inngår i: 2015 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA), Washington, USA: IEEE Computer Society, 2015, 3428-3434 s.Konferansepaper, Publicerat paper (Fagfellevurdert)
Abstract [en]

The problem of gas detection is relevant to manyreal-world applications, such as leak detection in industrialsettings and surveillance. In this paper we address the problemof gas detection in large areas with a mobile robotic platformequipped with a remote gas sensor. We propose a novelmethod based on convex relaxation for quickly finding anexploration plan that guarantees a complete coverage of theenvironment. Our method proves to be highly efficient in termsof computational requirements and to provide nearly-optimalsolutions. We validate our approach both in simulation andin real environments, thus demonstrating its applicability toreal-world problems.

sted, utgiver, år, opplag, sider
Washington, USA: IEEE Computer Society, 2015. 3428-3434 s.
Emneord [en]
Sensor planning, mobile robot olfaction, remote gas sensing
HSV kategori
Forskningsprogram
Datavetenskap
Identifikatorer
URN: urn:nbn:se:oru:diva-46796DOI: 10.1109/ICRA.2015.7139673ISI: 000370974903063ISBN: 978-1-4799-6923-4 (tryckt)OAI: oai:DiVA.org:oru-46796DiVA: diva2:874039
Konferanse
2015 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA), Seattle, Washington, USA, May 26-30, 2015
Tilgjengelig fra: 2015-11-25 Laget: 2015-11-25 Sist oppdatert: 2017-10-17bibliografisk kontrollert

Open Access i DiVA

fulltext(2882 kB)187 nedlastinger
Filinformasjon
Fil FULLTEXT02.pdfFilstørrelse 2882 kBChecksum SHA-512
a00e521fbf0c5624f40d4289dc16aad33f54e94072ff619da7e0cd61d2f84a4c169d58489ad64ae80546e29044ea9c0afccbf158c36b180e78050156c3efb5b0
Type fulltextMimetype application/pdf

Andre lenker

Forlagets fulltekstIEEE Xplore

Personposter BETA

Arain, Muhammad AsifCirillo, MarcelloHernandez Bennetts, VictorSchaffernicht, ErikTrincavelli, MarcoLilienthal, Achim J.

Søk i DiVA

Av forfatter/redaktør
Arain, Muhammad AsifCirillo, MarcelloHernandez Bennetts, VictorSchaffernicht, ErikTrincavelli, MarcoLilienthal, Achim J.
Av organisasjonen

Søk utenfor DiVA

GoogleGoogle Scholar
Totalt: 187 nedlastinger
Antall nedlastinger er summen av alle nedlastinger av alle fulltekster. Det kan for eksempel være tidligere versjoner som er ikke lenger tilgjengelige

doi
isbn
urn-nbn

Altmetric

doi
isbn
urn-nbn
Totalt: 561 treff
RefereraExporteraLink to record
Permanent link

Direct link
Referera
Referensformat
  • apa
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Annet format
Fler format
Språk
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Annet språk
Fler språk
Utmatningsformat
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf