基于似然的仿射变换传感器校准
机器学习
2024-01-12 v4 人工智能
摘要
传感器技术领域的一项重要任务是高效实现将测量从一个传感器适配到另一相同设计传感器的过程。一种思路是利用不同系统间仿射变换的估计，这可通过专家知识加以改进。本文提出了冰川研究（Glacier Research）于 1973 年发表的改进方案。结果表明该方案对各种应用具有适应性，包括传感器软件校准、基于专家的适配实现，以及为分布式学习方法等未来进展铺平道路。此处一种思路是利用专家知识估计不同系统间的仿射变换。我们通过仿真以及带有 8 个相同传感器的多传感器板真实测量数据评估研究。数据集与评估脚本均提供下载。结果显示对仿真和真实数据实验均有改进。
引用
@article{arxiv.2309.11526,
title = {Likelihood-based Sensor Calibration using Affine Transformation},
author = {Rüdiger Machhamer and Lejla Begic Fazlic and Eray Guven and David Junk and Gunes Karabulut Kurt and Stefan Naumann and Stephan Didas and Klaus-Uwe Gollmer and Ralph Bergmann and Ingo J. Timm and Guido Dartmann},
journal= {arXiv preprint arXiv:2309.11526},
year = {2024}
}