[发明专利]一种基于3D_Z_螺旋逆风算法的无人机恶臭溯源方法

说明书

本发明公开了一种基于3D_Z_螺旋逆风算法的无人机恶臭溯源方法，包括采用风向仪测量风向，多旋翼无人机将结合实时监测的气体浓度和算法逻辑逆风搜索恶臭源。具体为无人机先进行偏向于上风向的斜线运动（Z运动），横穿整个恶臭场源污染区获取足够多的场源浓度；在飞出恶臭污染区后，无人机开始做螺旋运动（Spiral），返回恶臭污染区中；然后逆风做直线运动（Surge），寻找恶臭源。无人机不断重复以上三个运动，逐渐逼近当前平面恶臭污染源。在找到认为的当前平面恶臭源时，无人机下降一定高度（3D）。并且把下降后的位置做为进行新平面溯源的起点，重复以上三个运动，寻找恶臭源。直到无人机下降到允许的最低高度，并且找到了该高度平面的恶臭源时，停止运动，认为找到恶臭源的位置。

技术领域

本发明涉及一种基于无人机的恶臭溯源方法，属于多旋翼无人机飞行器与大气环境监测领域。

背景技术

恶臭污染是一种常见的环境污染，是世界公认的七大环境公害之一。恶臭是指各种使人有不愉快感觉的气味(异味)的总称，当环境中的恶臭物质浓度达到一定程度时，不仅影响居民的生活质量，严重时也会直接危及到人们的健康。有些恶臭物质会刺激人的呼吸道，对心脑血管的生理功能产生影响，导致判断力和记忆力降低，工作效率降低。其中一些芳香族化合物还可能造成人体畸变、癌变，高浓度的恶臭还会导致接触者发生肺水肿甚至窒息死亡。因此恶臭污染源定位对人类安全与环境保护有着非常重要的意义。

目前已有的气味源定位算法，主要包括：浓度梯度搜索算法、z字形遍历算法、Spiral Surge算法、ACO算法、E.coli算法等，主要应用于地面机器人的气味源定位，并且有各自应用的局限性。Z字形遍历算法可以找到气味源，但是耗费较长时间以及不精确，优点是可以完全的获知气味源场的信息。Spiral Surge算法可以比较精确的找到气味源，但是溯源运动路径偏向于气味源一边，可能会陷入局部最优点，不能够完全的获知气味源场的信息。

发明内容

本发明要解决的技术问题是如何结合已有的气味源定位算法和空中恶臭溯源的实际情况，开发出合适的恶臭溯源算法并且应用到无人机中，因此我们提供一种基于3D_Z_螺旋逆风算法的无人机恶臭溯源方法。该方法具有溯源快速精确、路径最优、避免陷入局部最优点等优点。

为了实现上述目的，本发明所采用的技术方案包括以下步骤：

步骤1：根据环境监测部门或群众反映，找到疑似恶臭污染区，疑似恶臭污染源区域设定通常以造纸厂、养殖场、饲料厂和化工厂、屠宰场等区域为主。

步骤2：利用风向仪测量疑似恶臭污染区的风向，多旋翼无人机将逆风搜索恶臭源。

步骤3：建立以当前顺风方向为x轴正方向，重力加速度方向为z轴的正方向，然后依据右手原则确定y轴正方向的坐标系。整个恶臭溯源过程中无人机速度大小为V。无人机从疑似恶臭污染区任意一点起飞，无人机先进行偏向于上风向的斜线运动(Z)，横穿整个恶臭场源污染区获取足够多的场源气体浓度数据。气体传感器每秒读取一次数据，所读取的数据是当前无人机所在位置的气体浓度值C_p。

所述步骤3：无人机起飞点的气体浓度为第一个阈值C_ni，i＝1代表第一次的斜线运动(Z)。对步骤3过程中采集的气体浓度进行比较，将最大的气体浓度设为max1。

步骤4：当无人机上气体传感器所获得气体浓度C_p低于阈值C_ni，认为这时无人机已经飞出恶臭污染区，无人机开始做螺旋运动(Spiral)，返回恶臭污染区中，无人机回到恶臭污染区的判定标准是当前所处位置的气体浓度C_p高于阈值C_nj。

所述步骤4：阈值第一次螺旋运动j＝1，n＝1。其中j＝1代表第一次螺旋运动(Spiral)。此次n＝1且每次计算n加1。