动态环境下基于SVR-PSO的多机器人气味源定位方法

编号 zgly0000904442

文献类型 期刊论文

文献题名 动态环境下基于SVR-PSO的多机器人气味源定位方法

作者 张建化  巩敦卫  张勇 

作者单位 中国矿业大学信息与电气工程学院  徐州工程学院机电学院 

母体文献 中国科技论文 

年卷期 2014(1)

页码 122-129

年份 2014 

关键词 气味源定位  动态环境  多机器人  支持向量回归  微粒群优化 

文摘内容 研究具有风速变化的动态环境下气味源定位问题,提出一种基于支持向量回归和微粒群优化的多机器人气味源定位方法。以当前时刻机器人的位置为输入,以机器人所测的气味浓度值为输出,利用支持向量回归,建立机器人所在位置气味浓度的预测模型;采用改进微粒群优化方法定位气味源时,以气味浓度最大的机器人所在的观测窗内,基于预测模型得到的气味浓度最大值的所在位置作为微粒的全局极值,以当前机器人的位置作为微粒的个体极值,完成微粒的更新;根据机器人所测的气味浓度值,定位气味源。将所提方法应用于2个气味源定位场景,实验结果表明所提方法能够在短时间内成功定位气味源。