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基于最大熵多移动机器人气味源定位

何洋  
【摘要】:在生物界中,生物利用气味信息实现交流、发现配偶、搜索食物等行为。受到生物启发和传感器技术的提高,自九十年代开始,研究人员开始利用装载气体传感器的移动机器人搜索气味源头。 移动机器人气味源定位涉及到多个领域,如数学、机械学、传感及信息处理、计算机编程等。它在探测有毒气体泄露、毒品检查、灾难营救等诸多应用场景均具有巨大的实用价值。 本文针对气味源定位问题,采用多机器人搜索策略,主要研究工作如下: 首先,建立了ROS(Robot Operating System)多机器人定位仿真平台,详细介绍了搭建仿真平台的四个步骤:环境模型、烟羽模型、传感器模型、定位模型。同时总结了当前文献中移动机器人气味源定位的算法。 其次,在决策层上,提出香农熵决策思想。首先,利用一个离散网格地图建立观测模型。然后,以观测模型为基础,给出气味源处的概率分布。最后,基于香农熵理论给出机器人移动方向。 接下来,在控制层上,使用一种非线性有限时间一致性算法,利用李雅普诺夫法分析一致性算法的有限时间一致性。然后,基于有限时间一致性算法,给出有限时间平行运动控制算法和旋转有限时间运动控制算法。这两种有限时间控制算法分别以平行和旋转方式控制机器人移动。 最后,给出上述算法的仿真结果并进行分析,同时总结了气味源定位中遇到的问题和指出本文需要改进的地方。


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