基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的移動(dòng)機(jī)器人主動(dòng)嗅覺(jué)定位研究

任坤 劉鵬

[摘要]本文提出了一種新的移動(dòng)機(jī)器人主動(dòng)嗅覺(jué)定位方法。通過(guò)風(fēng)速和濃度梯度，黃蜂能夠在較短的時(shí)間內(nèi)找到氣源。但是，移動(dòng)機(jī)器人很難精確地模仿黃蜂的行為。因此，除了仿生學(xué)之外，我們引入BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)幫助移動(dòng)機(jī)器人尋找氣源。在這個(gè)模擬的環(huán)境中，測(cè)試移動(dòng)機(jī)器人跟蹤氣體煙羽并找到氣源。

[關(guān)鍵詞]神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；移動(dòng)機(jī)器人；氣源定位；濃度梯度

一、引言

近年來(lái)，氣源定位研究吸引了眾多的研究人員的注意。利用一個(gè)具有主動(dòng)嗅覺(jué)定位功能的移動(dòng)機(jī)器人可以探測(cè)危險(xiǎn)氣體的泄露。由于采用模擬的方式效率高而且費(fèi)用低，因此我們采用模擬的方式研究移動(dòng)機(jī)器人的主動(dòng)嗅覺(jué)定位問(wèn)題。

到目前為止，很多研究人員在該領(lǐng)域取得了一些成就。但是他們的機(jī)器人機(jī)構(gòu)復(fù)雜，而且不能夠用最優(yōu)的路徑找到氣源[1、2、3]。在本文中，我們基于高斯煙羽模型建立了一個(gè)氣體煙羽擴(kuò)散模型。然后將訓(xùn)練好的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)引入到移動(dòng)機(jī)器人中。通過(guò)使用這個(gè)智能的算法，移動(dòng)機(jī)器人能夠在較短的時(shí)間內(nèi)找到氣源。

二、在MATLAB中模擬煙羽

在本文中，我們采用數(shù)值接近的方法來(lái)生成煙羽，使用MATLAB生成煙羽擴(kuò)散模型。高斯模型非常適合模擬從一個(gè)點(diǎn)氣源擴(kuò)散開(kāi)來(lái)的煙羽模型。因此，本文采用高斯模型建模。由于沒(méi)有考慮重力的影響，高斯煙羽模型只適用于氣體密度小于空氣密度的擴(kuò)散模型。

三、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

擁有高度并行結(jié)構(gòu)和處理能力的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是智能識(shí)別方法的一種。……