Detekcija anomalija u stanjima ronioca : diplomski rad - Fodor, Karlo (K. Fodor, 2016)
Sažetak na hrvatskom: Ronioci se pod vodom nalaze u opasnom okruženju izloženi različitim unutarnjim i vanjskim opasnostima. Kako bi se te opasnosti detektirale, u sklopu CADDY projekta napravljen je DiverNet sustav za praćenje ronioca. DiverNet skupom inercijskih senzora prati kretanje ronioca te ima mogućnost dodavanja dodatnih analognih senzora za detekciju ostalih stanja kao što su puls i frekvencija disanja. Očitane podatke DiverNet šalje na površinu gdje se obrađuju i detektiraju anomalije. Anomalije se detektiraju pomoću tri metode. Prva metoda jest parametralna detekcija. Parametralnom detekcijom gleda se ako je vrijednost nekog fiziološkog stanja iznad ili ispod dopuštenih vrijednosti. Posljednji N skup podataka razvrstava se u normalnu razdiobu iz koje se zatim izračunava koje je poklapanje nove vrijednosti sa očekivanja izračunatog preko razdiobe. Ako je odstupanje od očekivanja preveliko, tu vrijednost smatramo anomalijom. Treći i najtemeljitiji način detekcije anomalija jest detekcija mahalanobisovom udaljenošću. Mahalanobisova raspodjela kao i normalna raspodjela uzima posljednji N skup podataka, ali ono uzima u obzir i odnose između različitih dimenzija fiziološkog sustava, tj. gleda kako promjena jednog parametra utječe na drugi. Tim pristupom detektira veliki broj stanja i može prepoznati koja stanja su neuobičajena i samim time anomalije. ROS je korišten kao okvir na kojem su implementirani algoritmi te omogućuje pregled alarma na grafičkom sučelju koje koristi rqt sustav.