基于Nelder-Mead算法的机器人主动嗅觉室内时变污染源定位

摘要：

将Nelder-Mead(NM)算法与机器人主动嗅觉相结合,对室内衰减型和周期型两种时变污染源开展定位研究.首先通过计算流体动力学(CFD)模拟得到这两种时变污染源的浓度场,然后利用NM算法对其定位.结果表明,两种时变污染源的定位成功率均在80％以上.对机器人数量、响应时间和最大搜索步数这三个影响因素进行讨论,通过分析发现当室内面积为100 m2左右时,机器人数量为5个、响应时间为2 s、最大搜索步数为50步定位效果最好.

关键词：机器人主动嗅觉、NM算法、时变污染源、计算流体动力学模拟

所属期刊栏目：50

分类号：X506(一般性问题)

资助基金：国家自然科学基金52078380

在线出版日期：2022-06-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：812-820