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申请/专利权人：南京工业大学

摘要：本发明提供了一种融合源接近度指标和流场信息的多机器人溯源方法，用于克服现有溯源技术中存在溯源效率低、算力资源需求大以及容易陷入局部极值区的问题。所述溯源方法基于多机器人系统，以鲸鱼优化算法IWOA作为其理论基础，融合源接近度指标Bout和流场信息。目前多机器人溯源方法主要包括基于污染物浓度方法和综合浓度、峰值和频率的方法，前者算力资源需求小，但难以持续跟踪污染物以定位源；后者显示出了优越的源指示和逃离局部极值区的能力，但算力资源需求大。本方法通过分析瞬时浓度信号幅度持续上升的部分，节约了机器人算力资源，并利用流场信息修正机器人溯源方向，增加机器人脱离局部极值区的概率，提高了污染源定位的精度和效率。

主权项：1.一种融合源接近度指标和流场信息的多机器人溯源方法，其特征在于，在鲸鱼优化WOA算法基础上，融合源接近度指标Bout和流场信息，并结合多台机器人系统追溯污染物源头，所述方法包括以下步骤：步骤S1，初始化多台机器人的移动速度、最大步长、污染物信息收集时间、污染物发现阈值bf和污染源确认阈值bmax；步骤S2，多台机器人随机向不同的方向行进，行进过程中采集环境信息。在这个阶段机器人系统根据采集的污染物信息计算源接近度指标Bout，具体方法是：1利用高斯核卷积对传感器采集到的污染物浓度C进行低通滤波，去除高频噪声：Csmooth＝C×G其中，G表示高斯核的宽度；2求τ时刻的浓度变化值：ΔCτ＝Cτ-Cτ-1其中，Cτ是τ时刻滤波后的污染物浓度值；3利用ΔCτ求Bout值的判断条件Δyτ：Δyτ＝yτ-yτ-1yτ＝aΔCτ-ΔCτ-1+1-a×yτ-1 其中thalf指半衰期，Δτ指机器人的时间步长；4定义变量bτ： Bout的特征在于Δyτ大于或者等于0。如果在τ时刻检测到Bout，则bτ为1，如果没有检测到Bout，则bτ为0；5判断源接近度指标Bout是否大于污染物发现阈值bf。如果在τ时刻bτ大于bf则判定检测到污染物，执行步骤S3；如果否，继续执行步骤S2。步骤S3，更新多台机器人在τ时刻前Bout值最大的位置，该位置用向量表示；更新机器人Ji在τ时刻前的最大移动步长步骤S4：启用WOA算法计算机器人Ji在τ时刻的溯源方向步骤S5：启用风向位移算法修正机器人Ji在τ时刻的溯源方向，具体方法是：1计算机器人Ji在τ时刻风向位移向量，方法如下： 其中表示机器人Ji在τ时刻风向位移向量，表示机器人Ji在τ时刻检测到的气流速度ms，表示在[0，1]内均匀分布的一个无量纲随机向量，vmin表示风速风向仪测量阈值rns。2修正机器人Ji在τ时刻的溯源方向，具体方法如下： 式中：的表达式为步骤S6：机器人Ji更新位置信息后，重复执行步骤S3-S5，直到某一个机器人进入一个局部极值区域。步骤S7：污染源确认，此时机器人Ji使用Bout值确认当前区域是否存在源。如果机器人检测到Bout值大于污染源确认阈值bmax，机器人将记录源位置并终止源定位实验。否则，执行步骤S8.步骤S8：判断机器人是否触发溯源终止条件；如果是，强制终止搜索过程，结束程序；如果否，执行步骤S9。步骤S9：机器人将触发逃离机制逃离局部极值区域，并再次经历步骤S3。

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