[发明专利]一种基于SRP的多机器人羽流寻源相对导航策略

权利要求书

1.一种基于SRP的多机器人羽流寻源相对导航策略，其特征在于，具体步骤如下：

（1）多机器人在进行羽流寻源过程中，根据羽流相关参数信息、多机器人空间分布构型与羽流空间的相对形位（Spatial Relative Pose，SRP）信息，利用信息熵对相关信息进行筛选、优先级确定，并用决策树算法对其进行决策，确定寻源策略；

（2）若寻源策略为策略A，多机器人将按照风的流向划分为多个区域，每个机器人在各自区域进行随机搜索，直至发现羽流为止；

（3）若寻源策略为策略B，多机器人将采用扇形发散阵型进行逆风搜索，直至发现有趋向的羽流为止；

（4）若寻源策略为策略C，多机器人将采用改进三角形阵型进行搜索，直至发现羽流源为止。

2.如权利要求1所述的一种基于 SRP 的多机器人羽流寻源相对导航策略，其特征在于，步骤（1）所述羽流相关参数信息可由多机器人上的传感器获得，主要包括有输运介质、羽流的基础参数（温度、压力、雷诺数等）、视觉参数（纹理、色差、灰度等）、运动参数（扩散速率、流向、流速）及化学参数（浓度、成分等），根据已探测的羽流空间分布进而确定羽流空间的相对形位（SRP）信息。

3.如权利要求1所述的一种基于 SRP 的多机器人羽流寻源相对导航策略，其特征在于，步骤（1）所述的寻源策略划分为三种：策略A——切片随机搜索、策略B——扇形发散逆风搜索、策略C——三角形编队寻源策略，其中策略A是无羽流信息启用，策略B是羽流无趋向时启用，策略C是羽流有趋向时启用。

4.如权利要求1所述的一种基于 SRP 的多机器人羽流寻源相对导航策略，其特征在于，步骤（2）所述策略A根据机器人的个数n，将要寻源的区域按风的流向划分成n个区域，机器人在各自区域展开随机搜索，每个机器人的寻源路径可由RRT算法（或其他随机算法，如PRM算法）进行确定，当发现羽流时，则转换为领导者跟随策略，发现羽流信息的机器人则为主机器人 M，其余为从机器人 S。

5.如权利要求1所述的一种基于 SRP 的多机器人羽流寻源相对导航策略，其特征在于，步骤（3）所述策略B，由公式1： 确定相邻机器人之间的夹角γ；由公式2： 确定扇形的圆心角ω；以主机器人M的位置作为扇形的圆心，从机器人分布在主机器人两侧，并且每个机器人之间的夹角为γ，使得机器人寻源的范围为一个扇形，扇形的角平分线与风向相差180°。

6.如权利要求1所述的一种基于 SRP 的多机器人羽流寻源相对导航策略，其特征在于，步骤（4）所述策略C中位于有趋向羽流中的机器人为领导者机器人 M，其余机器人则为从机器人S，其中至少2个从机器人保持在羽流的两侧边界处，若多机器人个数n3，则剩下的机器人在有趋向羽流中寻源，并且均匀分布在主机器人两侧，使多机器人阵型保持为三角形；

将领导者机器人 M的历史离散运动参数和当前运动参数利用加权最小二乘确定出一条运动轨线，通过机器人空间分布构型和羽流空间相对形位（SRP）来确定主机器人的最优运动轨线，若多机器人个数n3，位于有趋向羽流中的从机器人运动轨线与主机器人确定最优运动轨线的方法一致，位于羽流边界的从机器人运动大致与主机器人保持一致，但会根据该机器人处的羽流信息进行细微调整以保证其始终位于羽流边界；主机器人沿最优运动轨线直接运动一定距离d后再次进行决策。