检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]中国矿业大学信息与电气工程学院,江苏徐州221008 [2]徐州工程学院机电学院,江苏徐州221018
出 处:《控制与决策》2013年第5期726-730,共5页Control and Decision
基 金:国家自然科学基金项目(61005089);江苏省自然科学基金项目(BK2008125);高等学校博士学科点专项科研基金项目(20100095120016)
摘 要:考虑机器人间的通信受限约束,将机器人抽象为微粒,提出基于微粒群优化的多机器人气味寻源方法.首先,采用结合斥力函数的策略,引导机器人快速搜索烟羽;然后,基于无线信号对数距离损耗模型,估计机器人间的通讯范围,据此形成微粒群的动态拓扑结构,并确定微粒的全局极值;最后,将传感器的采样/恢复时间融入微粒更新公式,以跟踪烟羽.将所提出方法应用于3个不同场景的气味寻源,实验结果验证了该方法的有效性.Considering the constraint of limited communication among robots, a method of localizing odor sources using multiple robots based on particle swarm optimization is presented on the condition of abstracting each robot as a particle. Firstly, a strategy incorporating with a repulsive function is utilized to guide a robot to rapidly search for a plume. Then the range of communication among robots is estimated based on the log-distance loss model of wireless signal propagation to form a dynamic topology structure of a particle swarm and to determine the global optimum of particles. Finally, the sampling/recovery time of a sensor is incorporated to update a particle so as to trace the plume. The proposed method is applied to localize odor sources in three various scenarios and the experimental results show its effectiveness.
分 类 号:TP24[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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