슬롯 사이트 (WPI) 연구원Raghvendra Cowlagi|National Science Foundation(NSF) 자율 시스템의 운영을 개선하기 위해 다량의 크레이지 슬롯 데이터를 통해 체계 할 수있는 전략을 결정합니다.
the3 년 프로젝트수학을 사용하여 자동화 된 의사 결정을 위해 대규모 데이터 세트에서 가장 유용한 정보를 식별하는 문제를 해결합니다. Cowlagi, 부교수크레이지 슬롯 우주 공학 | 우스터 폴리 테크닉 연구소,이 작업은 교통 관리, 항공 소포 배달, 비상 사태 동안 부족한 자원 배포, 자연 재해 또는 산업 사고에 대한 응답을위한 신청서를 가질 수 있다고 말했다.
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센서는 환경에 대한 정보 (때로는 크레이지 슬롯은 정보)를 제공합니다. 무인 항공 차량 (UAV)과 소셜 미디어 게시물의 비디오는 홍수 동안 도로 네트워크에 대한 정보를 제공 할 수 있지만, 크레이지 슬롯은 비디오 장면과 크레이지 슬롯은 트윗은 재해에 대응하는 구급차에 대한 최상의 경로를 신속하게 결정하려는 자동화 된 시스템의 컴퓨팅 능력을 압도 할 수 있습니다.
Cowlagi, 그의 연구는 방법에 중점을 둡니다자율 차량그들의 환경을 이해하고 독립적 인 결정을 내리고, 식별 된 목표에 따라 크레이지 슬롯를 구성하기 위해 수학적 모델을 개발할 것입니다. 그는 카메라, 지진 및 음향 크레이지 슬롯 및 레이더에서 수집 한 공개적으로 이용 가능한 공군 연구 실험실 데이터를 사용하여 모델을 테스트 할 것입니다. 또한 Cowlagi는 지상에 바퀴 달린 로봇과 카메라가 장착 된 미니어처 UAV를 사용하여 WPI에서 실내 및 실외 실험을 수행합니다.
두 대학원생이 프로젝트를 진행할 것입니다. Cowlagi는 또한 프로젝트의 실험적 검증 측면을 연구 할 학부생 팀을 감독 할 것입니다.
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