基于仿生学机器人主动嗅觉定位技术的研究

基于仿生学机器人主动嗅觉定位技术的研究

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时间:2019-02-15

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1、河北工业大学硕士学位论文基于仿生学的机器人主动嗅觉定位技术研究摘要机器人主动嗅觉定位技术就是利用移动机器人及相应的传感系统发现、跟踪烟羽并最终确定环境中扩散气体/气味的源头。它集成了仿生学、智能技术、传感技术及信息处理技术、控制科学、流体动力学、计算机科学等多种学科的相关理论知识。具有主动嗅觉功能的移动机器人在危险物品泄漏源检测、环境监测、灾难营救等诸多方面具有重要的研究意义和广泛的潜在应用前景。本文针对室内环境下机器人主动嗅觉定位问题,在总结、借鉴前人研究成果的基础上,具体展开以下几个方面的研究工作:1.对国内

2、外移动机器人主动嗅觉定位技术的研究现状进行较为详细的介绍,总结当前最新的研究成果,分析问题的实质、难点和重点。2.搭建用于主动嗅觉定位的移动平台,并着重阐述其机械结构、主控制模块、传感模块等主要部分。3.建立基于高斯模型的烟羽扩散模型,在仿生学的基础上加入BP神经网络智能算法。将建立的烟羽扩散模型数据与移动机器人相结合,利用基于仿生学的BP神经网络智能算法进行仿真模拟。4.将基于仿生学的BP神经网络智能算法移植入移动机器人平台,在室内微风时有障碍物环境下进行气源定位实验,验证算法的可行性和有效性。关键词:主动嗅觉

3、,移动机器人,仿生学,神经网络i基于仿生学的机器人主动嗅觉定位技术研究RESEARCHONROBOTLOCALIZATIONTECHNOLOGYOFACTIVEOLFACTIONBASEDONBIONICSABSTRACTThetechnologyofrobotactiveolfactionistoutilizemobilerobotanditssensingsystemforfindingandtrackingtheplume,andfinallydeterminingthegas/odorsourceinen

4、vironment.Theactiveodorintegratestheknowledgeofmultipledisciplinessuchasbionics,intelligencetechnology,sensorandinformationprocessingtechnology,controlscience,hydrodynamicsaswellascomputerscience.Themobilerobotwhichhasthefunctionofactiveodorhavelotsofpotentia

5、lapplications,forexample,thedetectionofthedangerousmaterial’sleakage,environmentalmonitoring,disasterrescueandsoon.So,thisresearchhasimportantsignificance.Thispaperfocusesontherobotlocalizationtechnologyofactiveolfactionintheindoorenvironment,andonthebasisofs

6、ummarizingandreferingpreviousresearchwork,carriesoutresearchesspecificallyinthefollowingareas:1.Givingamoredetailledintroductionofactiveolfactioninthedomesticandforengncountries,summarizingthemostcurrentresearchrusultsandanalysisingtheproblem.2.Buildingthemob

7、ileplatformwhichisusedforactiveolfactionlocating,andthemainpartoftheplatform:themechanicalstructure,themaincontrolmodule,thesensormoduleiselaborated.3.EstablishingtheplumediffusionmodelwhichbasesontheGaussianmodel,andthen,theBPneuralnetworkintelligentalgorith

8、miscombinedwithbionics.Afterthat,theplumediffusionmodeldatacombineswiththemobilerobot.TheBPneuralnetworkintelligentalgorithmbasedonbionicsisusedforthesimulation.4.TheBPneuralnetworkintell

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