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湍流烟羽环境下多机器人主动嗅觉实现方法研究

孟庆浩 李飞 张明路 曾明 魏小博

孟庆浩, 李飞, 张明路, 曾明, 魏小博. 湍流烟羽环境下多机器人主动嗅觉实现方法研究. 自动化学报, 2008, 34(10): 1281-1290. doi: 10.3724/SP.J.1004.2008.01281
引用本文: 孟庆浩, 李飞, 张明路, 曾明, 魏小博. 湍流烟羽环境下多机器人主动嗅觉实现方法研究. 自动化学报, 2008, 34(10): 1281-1290. doi: 10.3724/SP.J.1004.2008.01281
MENG Qing-Hao, LI Fei, ZHANG Ming-Lu, ZENG Ming, WEI Xiao-Bo. Study on Realization Method of Multi-robot Active Olfaction in Turbulent Plume Environments. ACTA AUTOMATICA SINICA, 2008, 34(10): 1281-1290. doi: 10.3724/SP.J.1004.2008.01281
Citation: MENG Qing-Hao, LI Fei, ZHANG Ming-Lu, ZENG Ming, WEI Xiao-Bo. Study on Realization Method of Multi-robot Active Olfaction in Turbulent Plume Environments. ACTA AUTOMATICA SINICA, 2008, 34(10): 1281-1290. doi: 10.3724/SP.J.1004.2008.01281

湍流烟羽环境下多机器人主动嗅觉实现方法研究

doi: 10.3724/SP.J.1004.2008.01281
详细信息
    通讯作者:

    孟庆浩

  • 中图分类号: TP24

Study on Realization Method of Multi-robot Active Olfaction in Turbulent Plume Environments

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    Corresponding author: MENG Qing-Hao
  • 摘要: 给出了一种用于实现主动嗅觉(也称气味/气体源定位或化学烟羽跟踪)的多机器人协同搜索策略. 将蚁群算法与逆风搜索相结合用于协调多机器人的运动方向. 蚁群算法可有效调动机器人朝信息素高的区域运动且保证机器人之间的距离不会过大; 逆风搜索可降低算法过早地陷入局部最优的概率. 为正确判断转移方向, 蚁群算法中还增加了对历史信息的考虑. 在源头确认方面, 本文提出了气味/气体浓度持久性判断结合机器人旋转计算流体质量通量散度的方法. 仿真表明, 本文的主动嗅觉搜索策略可适用于湍流烟羽环境, 且可有效地逃脱浓度局部最优和风场的漩涡, 另外可最终确认源头位置.
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出版历程
  • 收稿日期:  2007-06-01
  • 修回日期:  2007-10-10
  • 刊出日期:  2008-10-20

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