【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于自动化
，涉及。
技术介绍
危险气味源定位对人类安全有着非常重要的意义，如海洋、河流环境监测，污染物的源头追踪和定位，以及化学工厂中有毒气体泄漏的源头等等。因此，如何快速有效地定位危险气味源是一个极其重要的问题。然而，危险气味源定位问题在不同的环境下，呈现出不同的特点。通常，在没有气流的条件下，气味分子的扩散是一个主要力量，它能够驱动气味分子远离气味源。最大的浓度将会在气味源的附近出现。因此，我们可以使用梯度的方法来定位气味源。然而，在真实的世界里，气流是一种影响气味扩散的主要力量，它通过影响气味分子的运动，形成羽烟。在由高Reynolds数刻画的环境里，羽烟呈现出高度的不连续性和间歇性，这使得梯度方法变得不可行。此外，由于多机器人系统的可扩展性和鲁棒性， 使得多机器人系统代替单机器人系统成为危险气味源定位的主要工具。目前，多机器人系统合作定位危险气味源的主要控制方法是群智能技术，但是，这种技术在有通信约束的情况下，定位成功率较低，也会使多机器人系统消耗过多的能量。一个主要的原因是，该方法对信息利用不完全，往往会使多机器人系统局部收敛。另外，在我国对于多机器人系统的合作控制方法的研究刚刚开始起步，仍然没有提出行之有效的方法。在这一背景下，本专利技术弥补了现有技术的不足。
技术实现思路
本专利技术的目标是针对现有技术的不足之处，提出了，该方法是以信息融合机制为基础，设计一种有效的多机器人系统协调控制方法，以能够快速并准确地定位危险气味源。该方法弥补了传统合作搜索方式的不足，在有通信约束的情况下，保证多机器人系统具有较高的定位精度和稳定性的同...
【技术保护点】
１．一种基于信息融合机制的多机器人危险气味源定位方法，其特征在于该方法包括以下步骤：（１）建立信息融合矩阵，根据群体获得的最大浓度所对应的位置信息、机器人获得的最大浓度所对应的位置信息和机器人的当前位置信息，建立气味源位置均值分布的概率模型，并抽取均值信息存放到信息融合矩阵中，具体方法是：ａ．建立信息融合矩阵：其中，表示第个机器人的信息融合矩阵；和是两个均值矢量，用来存放第个机器人所获得的均值信息，他们分别具有元素和；ｂ．抽取均值信息，并存放到信息融合矩阵中：其中，如果第个机器人和第个机器人具有通信联系，则，，， ，是机器人的个数，否则；和是时刻第个机器人信息融合矩阵中的均值矢量和的第个分量，；和是时刻第个机器人信息融合矩阵中的均值矢量和的第个分量；是第个机器人在时刻满足均值为１方差为１的正态分布的一个随机数；和是调节参数，并且满足；是第个机器人在时刻的位置；是的第个分量；是在时刻第个机器人的通信范围内的所有机器人所检测到的最大浓度信息所对应的位置；是的第个分量；是在时刻第个机器人在所有历史检测到的浓度信息中最大浓度信息所对应的位置；是的第个分量；和这两个位置信息能够根据下式被分别计算...
【技术特征摘要】
1. 一种基于信息融合机制的多机器人危险气味源定位方法，其特征在于该方法包括以下步骤(1)建立信息融合矩阵，根据群体获得的最大浓度所对应的位置信息、机器人获得的最大浓度所对应的位置信息和机器人的当前位置信息，建立气味源位置均值分布的概率模型，并抽取均值信息存放到信息融合矩阵中，具体方法是 a.建立信息融合矩阵爲(Ti, Ui): 其中，AC^ui)表示第￡个机器人的信息融合矩阵和Ui是两个均值矢量，用来存放第i个机器人所获得的均值信息，他们分别具有元素(Vil、)和( ； b.抽取均值信息，并存放到信息融合矩阵中 其中，如果第 个机器人和第个机器人具有通信联系，则吟=1，ι ，j = l,2,、《，J^j ，《是机器人的个数，否则％ =。; 汸+1)和％汰+1)是免+ 1时刻第}个机器人信息融合矩阵中的均值矢量和的第A个分量,A = I,2 ；^(Λ) 和幻是&时刻...
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