AeroSafe: 基于气溶胶停留时间分析与机器人咳嗽模拟测试平台的移动室内空气净化系统
机器人学
2025-08-06 v1 人工智能
摘要
室内空气质量对居住者的安全与健康至关重要，在空气传播疾病的背景下尤为如此。本文提出了 AeroSafe，这是一种旨在通过机器人咳嗽模拟测试平台和基于数字孪生的气溶胶停留时间分析来提升室内空气净化系统效能的新方法。目前的便携式空气过滤器通常忽视了咳嗽产生的呼吸道气溶胶浓度，这带来了风险，尤其是在医疗机构和公共场所等高暴露环境中。为弥补这一不足，我们提出了一种机器人双智能体物理模拟器，包含一个模拟咳嗽事件的可移动人体模型和一个自主响应气溶胶的便携式空气净化器。该模拟器生成的数据用于训练数字孪生模型，该模型将基于物理的舱室模型与机器学习方法相结合，使用了长短期记忆 (LSTM) 网络和图卷积层。实验结果表明，该模型能够预测气溶胶浓度动态，平均停留时间预测误差在 35 秒以内。所提系统的实时干预策略优于静态空气过滤器放置方案，展示了其在降低空气传播病原体风险方面的潜力。
引用
@article{arxiv.2508.02947,
title = {AeroSafe: Mobile Indoor Air Purification using Aerosol Residence Time Analysis and Robotic Cough Emulator Testbed},
author = {M Tanjid Hasan Tonmoy and Rahath Malladi and Kaustubh Singh and Forsad Al Hossain and Rajesh Gupta and Andrés E. Tejada-Martínez and Tauhidur Rahman},
journal= {arXiv preprint arXiv:2508.02947},
year = {2025}
}
备注
Accepted at IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA) 2025. Author Accepted Manuscript