| 基于粒子滤波的烟雾羽流路径追踪算法 |
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| 引用本文： | 陈欣星,黄剑. 基于粒子滤波的烟雾羽流路径追踪算法[J]. 华中科技大学学报(自然科学版), 2020, 48(1): 66-70. DOI: 10.13245/j.hust.200112 |
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| 作者姓名： | 陈欣星 黄剑 |
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| 作者单位： | 华中科技大学人工智能与自动化学院,湖北武汉 430074;华中科技大学人工智能与自动化学院,湖北武汉 430074 |
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| 摘 要： | 利用一个搭载激光计数烟雾传感器的机器人解决追踪烟雾羽流的问题.依据化学气味源定位算法,提出基于粒子滤波的烟雾羽流路径追踪算法.算法的流程包括机器人观察、烟雾羽流路径估计、粒子重采样、预设目标点评估和机器人移动.针对算法中的观察步骤,提出了可变阈值的方法将传感器数据二值化.使用机器人仿真软件Webots对算法性能进行了评估,对比了可变阈值方法与移动平均窗方法对算法性能的影响,以及机器人不同的初始位置对算法性能的影响.结果表明:所提出算法结合可变阈值法的成功率和效率均较高,且机器人的初始位置对算法性能影响较小.
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| 关 键 词： | 嗅觉机器人 烟雾源追踪 粒子滤波 信息熵 路径规划 |
Particle filter-based algorithm for smoke plume path tracking |
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