[发明专利]一种基于移动机器人的室内气味源定位方法

摘要

本发明公开了一种基于移动机器人的室内气味源定位方法，移动机器人选用飞思卡尔小车为移动平台，搭建扩展处理器模块、传感器模块、和电源模块。使用遇边界折回的Z字形算法进行烟羽发现，使用改进的加权矢量引导算法进行烟羽跟踪，最后使用简化版质量通量散度法进行气味源确认。根据本发明的方法，可以高效率地实现室内气味源定位。

主权项

一种基于移动机器人的室内气味源定位方法，其特征在于，该机器人采用飞思卡尔小车作为载体，并安装有气味传感器、避障传感器、风速风向传感器、机器人行走速度传感器、机器人行走角度传感器等；其中气味传感器至少有三个，两个气味传感器分别安装于小车主动轮两侧，第三个气味传感器安装于小车正前方，通过三个气味传感器可以检测散发该气味的气体的浓度梯度；该方法的具体步骤包括：1)烟羽发现过程；所述机器人在其启动后，使用遇边界折回的Z字形算法行进，在行进过程中，所述气味传感器不断检测所述气体的浓度，当检测到的气体浓度达到预定阈值A时，确定发现烟羽，进入烟羽跟踪过程。2)烟羽跟踪过程；所述机器人建立一个室内的X‑Y轴坐标系，将烟羽跟踪过程分为连续的多个阶段，在第i个阶段所述机器人在X轴和Y轴方向运动分量分别为d_ix和d_iy；具体的公式为：$d_{ix}=a.\frac{\∂q}{\∂t}-b.D.\frac{\cos \left(\arctan \frac{v_{iy}}{v_{ix}+\mathrm{\ϵ}}\right)}{\frac{1}{abs(0.15-g_i)}+1}$$d_{iy}=a.\frac{\∂q}{\∂t}-b.D.\frac{sin\left(arctan\frac{v_{iy}}{v_{ix}+\mathrm{\ϵ}}\right)}{\frac{1}{abs(0.15-g_i)}+1}$机器人根据上述两个运动分量行走完后，就进入第i+1个阶段，然后重新根据上述两个公式计算运动分量，如此重复，直到烟羽跟踪过程结束；其中，a为气体浓度梯度权重，q为气体实时浓度，t为烟羽跟踪进行的时间，D为机器人步长，v_iy和v_ix分别为风速在Y轴和X轴方向的分量，b是风速信息权重，g_i是预定义的第i个阶段的阈值，ε是最小有效风速的十分之一；当气味传感器检测到的气体浓度高于预定阈值B，并且避障传感器发现近距离障碍物时，烟羽跟踪过程结束，进入气味源确认过程；3)气味源确认过程；机器人保持与所述障碍物距离不变，做圆周运动，机器人每走一段距离，就停留在一个点一段时间，记录该点的气体浓度以及风向和小车障碍物连线的夹角，再继续走，如此重复，分别记录各个点的气体浓度C_i和所述夹角然后机器人计算下述公式：$\mathrm{\Φ}=\underset{i=1}{\overset{n}{\Σ}}\stackrel{\→}{v_i}\frac{2\mathrm{\π}d}{n}{C}_i$其中，d是机器人步长，n为气味源判断采集的点数；如果φ>0，则确认该障碍物为气味源，否则报告气味源确认失败。