Lataa esitys
Esittely latautuu. Ole hyvä ja odota
JulkaistuHeli Pakarinen Muutettu yli 9 vuotta sitten
1
1 Sensor Tasking and Control Jari Hassinen Riikka Asikainen 4.2.2005
2
2 Sensor Tasking and Control pyritään suorittamaan vaaditut tehtävät kuluttamalla mahdollisimman vähän resursseja esimerkkejä: kamera-sensori havainnoi vain tietyn kokoisia ja värisiä eläimiä akustinen-sensori havainnoi vain tietynlaisia ajoneuvoja
3
3 Ongelmia sensori-solmujen määrän kasvaessa kerätyn tiedon määrä kasvaa sama tieto toistuu resurssien tuhlausta
4
4 Task-Driven Sensing sensori-solmujen tehtävänä kerätä tietoa kohteet täytyy tunnistaa, paikallistaa ja niitä täytyy seurata kerätty tieto kerätään yhteen sekä analysoidaan keskitetysti vaarana resurssien tuhlaus
5
5 sensori-verkoille täytyy luoda oma algoritmi, koska: tarkkailtavien muuttujien arvot eivät ole tiedossa, vaan ovat aistittava tarkkailun kustannukset voivat vaihdella voi olla mahdotonta päätellä muuttujien riippuvuutta toisistaan
6
6 algoritmin luomisessa tulee huomioida esimerkiksi: mitä kohteita on tärkeää tarkkailla mitkä kohteen ominaisuudet ovat oleellisia mikä on paras sensori aistimaan ominaisuus kuinka monta operaatiota tarvitaan tehtävän suorittamiseen
7
7 Sensori-solmujen roolit erilaiset roolit mahdollisia roolit voivat vaihtua tukiasema I S S S SR R
8
8 Information-Based Sensor Tasking sensori-solmun roolin valinta perustuu tieto-sisältöön, resurssienkulutuksen rajoituksiin, viiveeseen ja muihin kuluihin jo tiedossa olevaa tietoa voidaan käyttää hyväksi tulevien päätösten tekemisessä
9
9 Sensori-solmun valinta belief = olettamus kohteesta liittyen esim. kohteen sijaintiin sekä nopeuteen johtaja-solmu = solmu joka kerää kaiken informaation vahvistetaan johtaja-solmun olettamusta yhdistämällä toisten solmujen tiedot sen omaan tietoon kaikilta solmuilta ei tule käyttökelpoista tietoa
10
10
11
11 Sensori-solmun valinta nearest-neighbor -menetelmä
12
12 Sensori-solmun valinta Mahalanobis-menetelmä
13
13 IDSQ - Information Driven Sensor Querying valitaan solmut, joilla oletetaan olevan paras tieto tiedon hyötyarvo: Mahalanobis Distance Mutual Information
14
14 IDSQ vuokaavio 1. alustus 2. a) seuraaja solmu odottaa kyselyä käsittelee ja lähettää keräämänsä tiedot 2. b) johtaja solmu 1. laskee olettamuksen omien tietojensa pohjalta 2. seuraa minkä solmujen mittaukset ovat laskettu olettamukseen
15
15 IDSQ vuokaavio 3. olettamuksen laadun testaus a) jos tarpeeksi hyvä, tarvittava tieto on saatu b) jos ei, valitaan käytetyn algoritmin perusteella seuraava solmu jolta kysytään tietoa 1. saatu tieto lisätään olettamukseen 2. testataan olettamuksen laatu uudelleen
16
16 Cluster-Leader Based Protocol solmu havaitsee kohteen solmu lähettää DETECTION-viestin kaikille solmuille viestissä aikaleima ja todennäköisyys-arvo jos tietyn ajan kuluessa ei vastaanoteta viestiä, jossa aiempi aikaleima, solmusta johtaja jos vastaanotetaan viesti, jossa aiempi aikaleima, solmusta ei tule johtaja jos aikaleima on sama vertaillaan todennäköisyys-arvoa
Samankaltaiset esitykset
© 2024 SlidePlayer.fi Inc.
All rights reserved.