Bayesian acoustic emission time-difference method for locating the collision point of sweeping robot shell

机器人 后验概率 职位(财务) 声发射 计算机科学 贝叶斯概率 碰撞 贝叶斯推理 干扰(通信) 多向性 概率逻辑 点(几何) 算法 到达时间 点源 声学 物理 数学 人工智能 光学 几何学 电信 频道(广播) 计算机安全 财务 节点(物理) 经济 无线
作者
Zihui Chen,Zhinong Li,Fengshou Gu
出处
期刊:Measurement Science and Technology [IOP Publishing]
卷期号:35 (2): 025127-025127
标识
DOI:10.1088/1361-6501/ad093c
摘要

Abstract The existing source localization based on acoustic emission technology often depends on the assumption of constant wave velocity inside the material. However, this assumption is hardly satisfied in actual engineering. The uncertainty of wave velocity can easily lead to low localization accuracy of sweeping robots. To overcome these deficiencies, a complete probability multi-directional measurement method based on the Bayesian inference mechanism is proposed. In the proposed method, based on the Bayesian probabilistic model, the extracted sensor time difference is subjected to probabilistic inference using the coordinate input model to determine the posterior distribution of the source’s position and wave velocity of the given arrival time. Compared with the traditional time-difference method, the proposed method achieves excellent results and outperforms the standard time-difference method in localization accuracy and anti-interference. In addition, the proposed method can conveniently, quickly, and effectively determine the location of the colliding point without considering the source emission time and wave velocity. The research in this paper provides an effective method for solving the collision localization problem of the sweeping robot shell under the acoustic emission time and wave velocity are unknown.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
赘婿应助科研通管家采纳,获得10
刚刚
李健应助科研通管家采纳,获得10
1秒前
1秒前
小马甲应助科研通管家采纳,获得10
1秒前
传奇3应助liuxinyi010采纳,获得10
1秒前
小蘑菇应助科研通管家采纳,获得10
1秒前
Ava应助科研通管家采纳,获得10
1秒前
一颗桃子完成签到,获得积分20
1秒前
斯文败类应助科研通管家采纳,获得10
1秒前
1秒前
molihuakai应助科研通管家采纳,获得10
1秒前
1秒前
皮崇知发布了新的文献求助10
1秒前
jielo发布了新的文献求助10
1秒前
2秒前
3秒前
深情安青应助阿布采纳,获得10
3秒前
4秒前
4秒前
ww发布了新的文献求助10
4秒前
十七完成签到 ,获得积分10
4秒前
ZZZ发布了新的文献求助10
5秒前
6秒前
6秒前
mance发布了新的文献求助10
6秒前
我是老大应助卓向梦采纳,获得10
7秒前
7秒前
jscshoping完成签到 ,获得积分10
7秒前
mynuongga发布了新的文献求助10
7秒前
8秒前
Denning完成签到,获得积分10
8秒前
烟花应助amy采纳,获得10
9秒前
9秒前
专一的新竹完成签到,获得积分10
9秒前
山楂发布了新的文献求助10
9秒前
9秒前
10秒前
Luv发布了新的文献求助10
10秒前
10秒前
10秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
48V Low-voltage Power Distribution Network (PDN) Architecture Industry Report, 2024 800
Fundamentals of Pharmaceutical and Biologics Regulations: A Global Perspective, Second Edition 700
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 610
适配Micro-LED色转换的高兼容性量子点负性光刻胶制备与工艺研究 500
Direct and Iterative Linear System Solvers 500
Vander's Renal Physiology第10版 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7307569
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8925211
关于积分的说明 18912393
捐赠科研通 6970243
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3212617
关于科研通互助平台的介绍 2381192
邀请新用户注册赠送积分活动 2190222