基于蚁群算法的机器人主动嗅觉研究

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1、天津大学硕士学位论文基于蚁群算法的机器人主动嗅觉研究姓名：魏小博申请学位级别：硕士专业：检测技术与自动化装置指导教师：孟庆浩20070601摘要研究主动嗅觉的目的在于利用移动机器人及其传感器系统，主动的去跟踪烟羽并确认气味源。从目前的研究成果可以看出，在搜索策略上，主要是基于浓度梯度搜索(也即化学趋向性)和逆风搜索(也即风趋向性)；在搜索手段上，主要是基于单个机器人和多机器人。本文在总结了当前研究成果的基础上，做了如下的研究工作：1)对主动嗅觉问题的研究现状进行了较为详细的介绍。总结了主动嗅觉包含的三个重要步骤，即烟羽发现、

2、烟羽跟踪、气味源确认以及每一步所采用的具体策略。并对多个机器人的主动嗅觉进行了总结。指出了多个机器人嗅觉搜索面临的两大问题，即搜索策略和多个机器人的协调问题。2)设计并完成了移动机器人的软硬件平台搭建工作。详细介绍了移动机器人的具体模块，并给出了大量的原理图示。采用ue／OS2嵌入式系统，极大地提高了系统的实时性。最后指出了存在的问题以及可能需要改进的地方。3)将蚁群算法引入到多个机器人的嗅觉搜索中去，并在FLUENT软件下进行了计算机仿真研究。给出了蚁群算法应用的基本原理，并在原算法的基础上做了适当的改进。仿真结果表明算法

3、具有很好的搜索性能。最后分析了算法中某些具体参数对实验结果的影响并指出了算法的某些问题。4)对多个机器人的主动嗅觉问题进行了总结和前景分析。关键词：移动机器人主动嗅觉蚁群算法烟羽发现烟羽跟踪气味源确认英文摘要ABSTRACT’I。heobjeetiveoftheactiveolfactionresearchistomakeuseofthemobilerobotsandtheirsensorstotracetheplumeanddeclaretheodor／gassourceactively．Thecurrentresearc

4、hachievementindicatesthatthesearchstrategiesusedaremainlybasedonchemicalgradientwhichiscalled‘‘chemotaxis'’orup—steamwhichiscalled‘‘anemotaxis”，andthesearchtaskismainlyrealizedbysinglerobotormultiplerobots．Onthebasisofthesummaryofthecurrentresearchachievement，thefo

5、llowingresearchworkhasbeendone：1)Thesate-of-the·artofactiveolfactionisreviewedindetail．Thethreemainstepsincludedintheactiveo；ffaction，i．e．，plumefinding，plumetrackingandodor／gassourcedeclaration，andassociatedstrategiesappliedineachsteparesummarized．Swarmbasedactiveo

6、lfactionisalsosummarized．Twodi伍curiesincludedintheswarmbasedactiveolfaction，i．e．，thesearchstrategyandthecollaborationofthemulti—agentarealsopointed．2)Asoftware&hardwareplatformofasmallmobilerobothasbeendesignedandaccomplished．Theconcretemodulesofthemobilerobotarepr

7、esentedindetail，togetherwithlotsofschematicdiagrams．Theembeddedoperatingsystemuc／OS2embeddedsystemisusedtoimprovethereal—timeperformanceofthemobilerobot．Theexistingproblemsareexplained，andsomepotentialimprovementsaresuggested．．3)Theantcolonyalgorithmsareintroducedt

8、osolvetheswarmbasedactiveolfactionproblem．SimulationresultshavebeenachievedbyFLUENTsoRware．Thebasictheoryoftheantcolonyalgorithmsisintroduced，bas