【摘 要】
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针对智能机器人结合气味传感器在复杂气流环境中单一气体源检测效率偏低的问题,提出了基于固定步长的列维飞行随机游走烟羽发现策略,以及基于布谷鸟搜索算法的烟羽跟踪策略.
【机 构】
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南京航空航天大学公共教学实验部,江苏南京210016
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针对智能机器人结合气味传感器在复杂气流环境中单一气体源检测效率偏低的问题,提出了基于固定步长的列维飞行随机游走烟羽发现策略,以及基于布谷鸟搜索算法的烟羽跟踪策略.首先,利用固定步长的列维飞行随机游走烟羽发现策略有效定位空间区域;然后,采用基于布谷鸟搜索算法的烟羽跟踪策略有效跳出局部浓度极值,使嗅觉机器人快速朝气味源方向收敛.试验结果表明,相比于Z行烟羽发现、相关随机游走运动、布朗随机游走运动等标准策略,该策略在复杂的气流环境中具有误差更小、收敛更快的优势,能够更好地帮助机器人跳出局部浓度极值,迅速收敛,进而准确定位气味源.
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