研究人员开发了一种新的物理信息机器学习模型，以提高在复杂户外环境中声学定位的准确性和鲁棒性。该方法通过修正不合理的解来优化现有的双曲线求解器，显著减少了灾难性错误，同时保持了中位数精度。该系统还提供校准的、感知几何信息的不确定性估计，这对于下游空间模型以及在挑战性声学环境中推进自动化野生动物监测至关重要。 AI
影响 这项研究可能带来更准确、更可靠的复杂环境自动化监测系统。
排序理由 这是一篇详细介绍声学定位新方法的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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