一种基于烟花算法的气味源定位方法技术

本发明专利技术涉及一种基于烟花算法的气味源定位方法，其特征在于所述方法包括以下步骤：1）烟羽发现和烟羽跟踪：基于烟花算法的爆炸机制，烟花在一定的范围内（爆炸半径                                                 ）爆炸产生火花，每次爆炸都包括其位置更新阶段和浓度信息更新阶段；2）气味源确认：重复烟花爆炸的过程，当检测到当前烟花的气味浓度值大于预先设定阈值或者当算法实际运行的迭代次数大于设定的参数时，算法终止，确定机器人最后的位置即为气味源的位置。该方法不需要参考风向信息，兼备烟羽发现、烟羽跟踪和气味源定位的功能，在原有烟花算法爆炸半径公式的基础上做了修正，可有效地避免机器人陷入局部最优状态，准确迅速地定位到气味源的位置，大大提高了搜索效率。

【技术实现步骤摘要】
一种基于烟花算法的气味源定位方法
本专利技术涉及机器人主动嗅觉领域，特别涉及基于烟花算法来完成对气味源定位的方法。
技术介绍
目前，由于现有的传统的固定（无线）传感器网络和生物检测法在有毒气体检测、火灾建筑物搜索、以及反恐排险等领域的应用效果不好，浪费大量的人力、财力和物力，具有一定的局限性。移动机器人可以主动地寻找目标化学物质并确定其所在位置，覆盖范围更大，灵活性更好，并且可以克服生物易疲劳和注意力易分散等缺点。近年来，机器人技术迅速发展，使机器人在一些恶劣的环境下完成任务成为了可能。机器人主动嗅觉（ActiveOlfaction）成为了当今机器人领域研究的热点之一，又称之为机器人气味源定位（OdorSourceLocalization），Hayes将气味源定位的过程分为三个子任务：烟羽发现、烟羽跟踪和气味源确认。现有的研究成果大都利用Zigzag遍历法或Sprial遍历法进行烟羽发现，依靠风向信息结合一些智能算法（如蚁群算法、萤火虫算法以及模拟退火算法等）逆风搜索来跟踪烟羽，根据算法的终止条件进行气味源确认。虽然这些方法都可以定位到气味源，但是它们都不兼备烟羽发现、烟羽跟踪和气味本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于烟花算法的气味源定位方法，其特征在于该方法包括的步骤为：1） 基于烟花算法的爆炸式的搜索策略：采用烟花爆炸式的搜索策略，即机器人随机地进入到搜索空间，随机地选择初始位置并在该位置处释放一个烟花，烟花在一定的范围内（爆炸半径）爆炸产生火花，机器人根据各个火花的适应度值选择最好的个体作为下一代烟花，每次爆炸都包括其位置更新阶段和浓度信息更新阶段；2） 基于烟花算法的烟羽跟踪策略：机器人可根据当前烟花的目标函数值（即当前位置的气体浓度值）与预先设定阈值的差值的大小自适应地调节烟花爆炸半径的大小；3） 避免陷入局部最优：当机器人陷入局部最优解的时候，此时当前位置的气味浓度值相比阈值会小得多，即...

【技术特征摘要】
1.一种基于烟花算法的气味源定位方法，其特征在于该方法包括的步骤为：1)基于烟花算法的爆炸式的搜索策略：采用烟花爆炸式的搜索策略，即机器人随机地进入到搜索空间，随机地选择初始位置并在该位置处释放一个烟花，烟花在一定的范围内爆炸产生火花，机器人根据各个火花的适应度值选择最好的个体作为下一代烟花，每次爆炸都包括其位置更新阶段和浓度信息更新阶段；2)基于烟花算法的烟羽跟踪策略：机器人可根据当前烟花的目标函数值C(xi)与预先设定阈值C_max的差值的大小自适应地调节烟花爆炸半径的大小；3)避免陷入局部最优：当机器人陷入局部最优解的时候，此时当前位置的气味浓度值C(xi)相比阈值C_max会小得多，即此时ΔC＞＞0，则机器人会立即跳出局部最优状态，继续进行搜索，ΔC表示预先设定阈值C_max与当前烟花的浓度值C(xi)的差值，即ΔC＝C_max-C(xi)；4)气味源确认当机器人检测到当前烟花的气味浓度值C(xi)大于预先设定阈值C_ma...

【专利技术属性】
技术研发人员：缪燕子，金慧杰，孙苏园，许红盛，金鑫，卜淑萍，李晓东，周笛，
申请(专利权)人：中国矿业大学，
类型：发明
国别省市：江苏;32