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文檔簡介
1、氣味跟蹤在自然界中普遍存在著。許多生物利用氣味來躲避入侵者、進(jìn)行交流、發(fā)現(xiàn)同類、搜索食物等。受到生物氣味跟蹤的啟發(fā),自二十世紀(jì)九十年代,一些學(xué)者開始使用機(jī)器人來完成氣味跟蹤的任務(wù)。極值搜索控制算法是一種針對動態(tài)系統(tǒng)的非模型的實時最優(yōu)化方法。在機(jī)器人氣味跟蹤中,通常已知的系統(tǒng)信息很少,僅知系統(tǒng)存在一個局部極值。本文通過設(shè)計基于擾動的嗅覺極值搜索控制器,使機(jī)器人在時變的氣味/氣體濃度場中,只利用氣體傳感器的測量值搜索濃度的極大值點。
2、 圍繞著機(jī)器人氣味源極值搜索控制問題,具體展開了以下幾方面的研究工作:
1.總結(jié)了氣味跟蹤和極值搜索算法的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀,并對氣味跟蹤面臨的問題做了詳細(xì)地闡述。介紹了四類極值搜索算法,總結(jié)了四類極值搜索算法的特點。介紹了極值搜索算法收斂性證明的理論基礎(chǔ):均值理論和奇異值擾動理論。
2.詳細(xì)闡述了本論文中用到的四種時變濃度場:二次對稱解析濃度場、標(biāo)準(zhǔn)高斯?jié)舛葓觥⒎菍ΨQ高斯?jié)舛葓?、?shù)值濃度場。在四種時變濃度場下,通過調(diào)
3、整機(jī)器人線速度、保持其角速度恒定的控制策略實現(xiàn)濃度的極值搜索。在對稱二次解析濃度場中用均值理論證明了所提嗅覺極值搜索算法的收斂性。
3.介紹了單機(jī)器人極值搜索控制算法的框架圖,在二次對稱解析濃度場、非對稱高斯?jié)舛葓鲋?分別進(jìn)行了 MATLAB仿真。二次對稱解析濃度場、非對稱高斯?jié)舛葓龇謩e近似對應(yīng)地下和風(fēng)速/風(fēng)向較恒定的空氣中的氣味/氣體擴(kuò)散模型。通過仿真發(fā)現(xiàn),機(jī)器人運動軌跡收斂區(qū)域的大小與擾動信號的幅值成正比、與頻率成反比,且
4、改變機(jī)器人的初始位置不影響機(jī)器人搜索的收斂性。
4.介紹了氣味/氣體煙羽數(shù)值模擬平臺及機(jī)器人實驗平臺,數(shù)值濃度場仿真結(jié)果及基于機(jī)器人實驗平臺在人工風(fēng)洞的初步實驗結(jié)果均表明,所用極值搜索算法可用于機(jī)器人氣味跟蹤。數(shù)值濃度場可近似模擬室內(nèi)通風(fēng)環(huán)境下的氣味/氣體擴(kuò)散。
5.介紹了多機(jī)器人系統(tǒng)相對于單機(jī)器人系統(tǒng)的優(yōu)勢及特點,給出了多機(jī)器人極值搜索控制算法的框架圖。通過一維環(huán)境及二維環(huán)境下的MATLAB仿真表明了,多機(jī)器人極值
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