[发明专利]基于信息熵的气体源搜索方法

权利要求书

1.基于信息熵的气体源搜索方法，其特征在于，包括以下步骤：

设置机器人初始坐标系与地图坐标系、里程计坐标系重合；

机器人通过Z字形搜索发现烟羽信息；

多维粒子按照初始化参数进行采样，并根据气体传感器测得的气体浓度数据计算与分配粒子权重后进行重采样；

判断粒子收敛情况，若收敛则根据收敛结果估计气体源的位置信息，否则根据改进的熵得分目标函数和搜索区域边缘目标点规划算法计算机器人下一步目标位姿；

机器人根据计算得到的目标位姿再次运动，获得新的传感器测量数据后更新粒子状态，对粒子进行重采样；

粒子滤波算法与信息熵算法交替迭代驱使机器人运动，在搜索气体源的同时估计气体源状态参数；

机器人根据计算得到的目标位姿再次运动获得新的传感器测量数据后更新粒子状态的过程中需要根据测量模型计算当前的估计状态所产生的观测结果，传感器的测量模型如下：

式中，表示气体源的状态向量，p_k是机器人所在位置，即传感器坐标，p_s是气体源位置，C(p_k|Γ_s)表示已知状态向量Γ_s的情况下p_k位置的气体平均浓度，λ和β为中间量；(x_s,y_s)表示气体源坐标，(x_k,y_k)表示机器人坐标，r_s为气体释放速率，D_s表示有效扩散率，v_s表示风速，表示风向，τ_s为气体粒子寿命，气体传感器的输出浓度采用质量浓度进行表示。

2.根据权利要求1所述的基于信息熵的气体源搜索方法，其特征在于，所述机器人通过Z字形搜索发现烟羽信息的过程如下：

机器人读取风速风向传感器信息并与风向成一定角度进行逆风方向的Z字形搜索，当气体传感器输出数据高于设置的数据阈值时，视为发现烟羽，记录此时的机器人位姿为X_RnO_RnY_Rn，并以此位姿为中心建立搜索坐标系X_SO_SY_S，搜索区域设置为正方形，边长由人为设定，要求搜索区域包含气体源；

搜索坐标系与世界坐标系间的关系能够表示为以下公式：

公式中，^Rnp和^Sp分别表示机器人发现烟羽时和发现烟羽后在搜索坐标系下的位姿，和分别表示机器人发现烟羽时和发现烟羽后搜索坐标系与世界坐标系之间的位姿变换矩阵，和^Wp分别表示发现烟羽时和发现烟羽后机器人在世界坐标系下的位姿；世界坐标系下的位姿用于为导航模块提供目标，引导机器人运动。