【摘要】：針對(duì)現(xiàn)有室內(nèi)湍流環(huán)境下多機(jī)器人氣味源搜索算法存在歷史濃度信息利用率不高、缺少調(diào)節(jié)全局與局部搜索的機(jī)制等問(wèn)題,提出頭腦風(fēng)暴優(yōu)化(BSO)算法與逆風(fēng)搜索結(jié)合的多機(jī)器人協(xié)同搜索算法。首先,將機(jī)器人已搜索位置初始化為個(gè)體,以機(jī)器人位置為中心聚類,有效利用了歷史信息的指引作用;然后,將逆風(fēng)搜索作為個(gè)體變異操作,動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)選中一個(gè)類中個(gè)體或兩個(gè)類中個(gè)體融合生成新個(gè)體的數(shù)量,有效調(diào)節(jié)了全局和局部搜索方式;最后,根據(jù)濃度和持久性兩個(gè)指標(biāo)對(duì)氣味源進(jìn)行確認(rèn)。在有障礙和無(wú)障礙兩個(gè)環(huán)境中將所提算法與三種群體智能多機(jī)器人氣味源定位算法進(jìn)行定位對(duì)比仿真實(shí)驗(yàn),實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,所提算法的平均搜索時(shí)間減少33%以上,且定位準(zhǔn)確率達(dá)到100%。該算法能夠有效調(diào)節(jié)機(jī)器人全局和局部搜索關(guān)系,快速準(zhǔn)確定位氣味源。
[Abstract]:In the presence of indoor turbulence, the existing multi-robot odor source search algorithms have some problems, such as low utilization of historical concentration information, lack of mechanism to regulate global and local search, and so on. A multi-robot cooperative search algorithm based on brainstorming optimization (BSO) algorithm and headwind search is proposed. Firstly, the robot's search position is initialized as an individual, and the robot's position is taken as the center of clustering, which makes effective use of the guidance of historical information. Then, taking the headwind search as an individual mutation operation, the number of new individuals is dynamically adjusted to select the individuals in one class or the individuals in two classes, and the global and local search modes are effectively adjusted. Finally, the source of odour was confirmed according to the two indexes of concentration and persistence. The simulation results show that the average search time of the proposed algorithm is reduced by more than 33%, and the simulation results show that the proposed algorithm is compared with three swarm intelligent multi-robot odor source localization algorithms in barrier-free and barrier-free environments, and the simulation results show that the average search time of the proposed algorithm is reduced by more than 33%. The accuracy of location is 100%. The algorithm can effectively adjust the global and local search relationship of the robot and locate the smell source quickly and accurately.
【作者單位】： 河北工業(yè)大學(xué)電氣工程學(xué)院;河北工業(yè)大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與軟件學(xué)院;
【基金】：天津市科技計(jì)劃項(xiàng)目(14JCYBJC18500,14ZCDGSF00124)~~
【分類號(hào)】：TP242

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本文編號(hào)：2446269