移动机器人污染物测绘

狭窄空间高分辨

集成固定传感器与移动机器人，利用增强重建方法将稀疏采样数据外推为高分辨率污染物浓度场，突破传统监测在时空分辨率上的权衡。

Yaohua, Jiang · Zhou, Suwan · Wei, Xiang · Shilong, Chen · 蔡浩 · 童艳 · 周正龙

Sustainable Cities and Society 2025

技术优势

时空分辨率兼得

固定传感器提供高时间分辨率数据，移动机器人扩展空间覆盖，两者结合避免了传统监测只能侧重一方的困境。

外推到未监测区域

采用 Kernel DM+V/W+ 和 Kernel DM+V/W++ 重建方法，能够基于有限采样点外推出完整浓度场，无需密集布点即可获得高分辨率分布图。

采样策略优化

框架能够优化采样位置和路径，提高监测效率，在保证精度的同时减少所需采样点数量。

应用场景

• 环境监测：为隧道、地铁等狭窄环境提供高分辨率污染物分布图，助力通风优化与健康风险评估。
• 室内空气质量监测：适用于地铁车厢、走廊等室内狭窄空间，精确描绘气态污染物分布，指导空气质量管理。
• 移动传感机器人：移动机器人作为传感平台，在狭窄空间中自主采集数据，替代人工巡检，扩展空间覆盖。
• 气体分布测绘：结合机器人与固定传感器数据，重建气体浓度分布图，用于泄漏源定位与危害范围评估。
• 高分辨率场重建：利用核方法将稀疏采样外推为高分辨率浓度场，避免密集布点，适用于空间受限场景。