[发明专利]一种基于改进天牛须搜索算法的多气体污染源定位方法

说明书

本发明公开了一种基于改进天牛须搜索算法的多气体污染源定位方法，为了弥补现有多气体源定位技术的不足，本发明创新性的将多无人机群与改进天牛须搜索算法结合，提出了一种基于改进天牛须搜索算法的多气体污染源定位方法。在组方法中包括组形成、限制组大小、组合并、组解散，在评估无人机加入哪个组时考虑距离和适应度，有助于无人机在同时接收多个信号时有选择的加入组；限制组大小提高了无人机分配效率；组合并是当两个组的全局最佳位置的无人机的y位置坐标差小于侧风距离时合并，可以提升系统性能和避免局部冗余；考虑组解散，避免该组一直停留在已找到的气体源中。本方法在多气体污染源浓度场仿真实验中，高效地实现了多气体污染源的定位。

技术领域

本发明涉及一种基于改进天牛须搜索算法的多气体污染源定位方法，属于多旋翼无人机与环境监测领域。

背景技术

目前我国对于研究大气污染源定位问题所选用的溯源主体大多为地面移动机器人或固定监测站。但是这些方法都存在一定的局限性：地面移动机器人用于探测时，易发生故障、难以持续工作，灵活性不强；而监测站往往分布不均匀且事故污染源附近不一定设有监测站，故监测站适用性较低，缺少移动性和灵活性。当前无人机已被广泛的应用于大气监测中，相比较于地面移动机器人，无人机操作更加灵活、也可节约探测成本；而对比固定监测站，无人机可以降低人为监测的危险性，使测量的准确度得到提高。无人机具有较强的适用性，定位精准、测量准确且维修方便。利用无人机对大气污染源定位，可确保采集结果精准无误，同时性能更加优越，自动化的程度也更高，可以实现对大气污染物大范围区域的监测和溯源。

目前，绝大多数气体源定位研究都是针对单个点状气体源，例如中国专利公告号为CN110927342B的“一种基于天牛须搜索算法的大气污染物溯源方法”，在改进群智能算法的基础上对单个气体源定位。然而，由于环境监管不足，部分工业园区仍存在多个企业同时直排或偷排现象，同时，因容器或管道老化、垃圾填埋场封闭层失效等因素导致的有毒/有害气体泄漏可能是多发的，即在搜索区域内可能存在数目和位置均未知、释放同种气体(成分)的点状或面状气味源。显然，要使该项研究更具有实际应用价值，仅对单个点状气体源进行定位研究还是不够的，针对多个气体源的定位研究非常必要。

发明内容

本发明的目的是为了弥补现有多气体源定位技术的不足，创新性的将多无人机群与天牛须搜索算法结合，提出了一种基于改进天牛须搜索算法的多气体污染源定位方法，该方法具有定位精度高、收敛性强、且能避免陷入局部最优等特点，可以快速、高效的实现对多气体污染源定位。

本发明考虑一个由n个无人机R_i(i＝1...n)组成的系统，该系统配备有传感器，用于测量羽流浓度和风向，并在无障碍空间中移动。假设无人机具有气味感知、定位、通信和搜索空间内移动的能力。有m个气味源S_j(j＝1...m)被放置在搜索空间中的随机位置。这些气体源通过释放一些化学物质来扩散气味羽流。通过一种基于改进天牛须搜索算法的多气体污染源定位方法来实现由n个无人机组成的团队快速跟踪定位到m个气体源。

一种基于改进天牛须搜索算法的多气体污染源定位方法，流程如图1所示，包括以下步骤：

步骤1：在待监测区设定n架无人机R_i(i＝1...n)，在待监测区存在m个气味源S_j(j＝1...m)；

步骤2：初始化设定，即设定无人机的初始位置；

步骤3：采用改进天牛须搜索算法搜索气体污染源；

步骤4：输出所有气体污染源位置。

所述步骤3中提出的改进天牛须搜索算法，流程如图2所示，包括以下步骤：

步骤1：初始化参数设定，位于羽流附近的阈值Th_r、气体源定位成功的阈值Th_g；

步骤2：计算初始无人机群各个体R_i的适应值；