Mobile robot olfaction – the use of

Mobile robot olfaction – the use of robots for mobile
gas sensing – can provide more flexibility compared to
fixed sensor networks [5], and has been successfully used
in different tasks, such as mapping gas distributions [3]
and leak detection [6]. However, the problem of efficiently
generating plans for gas detection in large environments has
been overlooked. A common approach in current state of the
art is to program the robotic platforms to follow pre-defined
exploration paths or to reactively navigate in the area of
interest. Such exploration plans should be time- and energy￾efficient, taking into account both the sensing actions and
the distance traveled by the robot. This, intuitively speaking,
corresponds to solving a combination of a Watchman Route
Problem (that is, the problem of computing the shortest
route to guard a known area) and an Art Gallery Problem
(that is, selecting the minimum number of observation points
to completely observe a known area). Finding an optimal
solution to the combined problem is obviously a daunting
task. In [7], the authors use an approximation method to

結果 (中文) 1:

移动机器人嗅觉 — — 为移动机器人的使用气敏传感 — — 可以提供更多的灵活性相比固定的传感器网络 [5]，并已成功地用于在不同的任务，如映射气体分布 [3]和泄漏检测 [6]。然而，问题的有效在大型环境中生成的气体检测计划了被忽视。当前状态中的常用方法艺术就是程序按照预定义的机器人平台探索路径或反应性导航领域的感兴趣。这种探索计划应该是时间和能源使用效率，同时考虑这两种遥感的操作和由机器人移动的距离。这，直观地说，对应于解决组合守望路线问题 （也就是说，这个问题的计算最短守卫的已知的区域的路线） 和艺术画廊问题（那就，选择观测点的最小数目完全观察已知的地区）。寻找最优组合问题的解决办法是显然令人生畏的任务。在 [7] 中，作者使用的一种近似方法

結果 (中文) 2:

移动机器人嗅觉-使用机器人的移动的
气敏-可以比较，以提供更多的灵活性，
固定传感器网络[5]，并已成功地用于
在不同的任务，诸如测绘气体分布[3]
和泄漏检测[6]。然而，有效的问题，
在大型环境中气体检测生成计划已经
被忽视了。在当前状态的常用方法
艺术是机器人平台计划按照预先定义的
探索路径或在领域被动浏览
的兴趣。这种探索计划应时间和能量???高效，同时考虑到感测动作和
由机器人移动的距离。此，直观地讲，
对应于求解柝路由的组合
问题（即，计算的最短的问题
路线守护已知面积）和一个美术馆问题
（即，选择的观测点的最小数目
完全观察一个已知区域）。寻找一个最佳
的结合问题的解决显然是一项艰巨
的任务。[7]，作者用一种近似方法

結果 (中文) 3:

移动机器人的嗅觉——使用一种移动机器人气敏，可以提供更多的灵活性相对于OP固定传感器网络[ 5 ]，和已被用于successfully在不同的任务，如天然气的分布映射[ 3 ]泄漏检测和[ 6 ]。然而，问题efficiently发电计划的方法检测在大气环境的人overlooked蜜蜂。一种常见的方法在流的状态的艺术是程序的robotic平台到后续的预定义的勘探路径或到反应区中的navigate学习的兴趣。这样的勘探计划应该是时间和energy￾efficient，借两本，凭感觉和经验在距离traveled由机器人。这样，intuitively游，corresponds来解决一个组合A先生的路线（这是问题的问题，所计算的最短路线的卫队A区）和一家艺术画廊问题（这是，选择的最低人数观测点完全的纪念一家面积）。在西安的优化溶液的组合问题是一个daunting obviously任务。在[ 7 ]，作者使用的近似方法