鄒海洋

摘要：嗅覺系統(tǒng)作為機器人智能化的一方面，主要應用于災難中對遇難者的搜索，有害和有毒氣體泄漏的排除和檢測等各個方面。通過機器人對人類視覺系統(tǒng)和嗅覺系統(tǒng)的模仿，利用交叉識別模式來完成對氣味源搜索、定位、識別，在算法中我們首先通過貝葉斯定理判斷出采集到的氣味是屬于氣味源、非氣味源，障礙物中的那種情況；隨后利用流體力學理論計算出氣體源的濃度信息；最后利用領航者機器人的視覺系統(tǒng)同嗅覺系統(tǒng)相結(jié)合的交叉識別模式，迅速找出氣味源的具體位置。

關鍵詞： 嗅覺系統(tǒng)；多智能；貝葉斯；氣味源；煙羽

中圖分類號：TP18 文獻標識碼：A 文章編號：1009-3044（2015）33-0129-02

The Design of the Intelligent Robot Group Olfactory System

ZOU Hai-yang

（College of computer in China West Normal University，Nanchong 637000， China）

Abstract： Olfactory system as part of the intelligent robot，mainly applied to search for victims in the disaster， harmful and toxic gas leak out and testing various aspects。Through the robot imitations of human visual system and sense of smell， cross recognition model is used to complete the odor source search，location and identification。In the algorithm，we first determine the acquisition by Bayes' theorem to the smell of the source which is belong to the odor source， non-odor source， obstacles in that case；Then using the theory of fluid mechanics to calculate the concentration of gas source information；Finally， we use the specific location of the navigator robot vision system combined with the olfactory system to cross-recognition mode， and quickly identify the source of the odor。

Key words： olfactory system； more intelligent； bayes； odor source； smoke plume

1 總體概述

隨著多智能體機器人應用的越來越廣泛，機器人智能化的研究成為了一個熱點。嗅覺系統(tǒng)作為智能化的一方面，在災難中對遇難者的搜索，有害和有毒氣體泄漏的排除和檢測，在機場和火車站對可疑物品的檢測等方面，都具有很高的應用價值。機器人嗅覺系統(tǒng)的設計主要包括：對氣味源進行搜索、定位、識別等三方面內(nèi)容。

人類本身就具有視覺、聽覺、嗅覺等各種多功能識別系統(tǒng)，而且各個識別系統(tǒng)可以通過相互之間合作完成識別過程，我們把這種模式稱為交叉感知模式。人類的這種特性為機器人嗅覺系統(tǒng)設計提供了借鑒，我們可以通過交叉感知模式的合作和競爭機制來達到識別的目的，在感知模式中，我們可以把兩種機制看成是顯示信息和隱式信息的兩個過程，當顯示信息足以完成感知模式時，競爭機制就發(fā)揮了主導作用；相反，我們只能通過合作機制來完成識別過程。由于應用傳感器作為氣體感知的主體，就其傳感器本身的局限性和外界因素的影響，機器人的嗅覺功能不盡如人意，所以，我們在算法中，應用交叉合作的模式識別過程，來實現(xiàn)嗅覺系統(tǒng)的功能，這樣就大大提高了氣體識別的效率和速度。

我們利用簡單的機器人個體，通過合作、相互協(xié)調(diào)來完成較復雜的工作，這比設計復雜單個機器人要簡單得多；而且在多變和復雜的工作環(huán)境下，多智能機器人群體比單個機器人更容易適應環(huán)境；總之多智能機器人群體不論是在時間。空間領域中，都會使系統(tǒng)的搜索效率更高、更好，以達到我們要求的最好結(jié)果。

在前面的多智能體機器人的設計中，我們對機器人群體的編隊采用的是基于跟隨-領航者編隊方式；控制策略采用的是分布式非對稱控制策略；為了使機器人群體能保持一定的隊形，我們引入了剛性圖的理念；在機器人群體的視覺系統(tǒng)設計方面，我們采用領航者的雙目視覺系統(tǒng)和跟隨者的單目視覺系統(tǒng)相結(jié)合的設計理念；在嗅覺系統(tǒng)設計中，我們通過機器人群體上安裝的多個嗅覺傳感器，模擬成人類的鼻子，傳感器一旦感知到使我們所要尋找的氣體，首先通過貝葉斯的算法判斷收集到氣味源是屬于那種情況，如果初步確定是氣味源后；利用流體力學理論計算出氣體的濃度，當氣體的濃度達到一定閥值后，我們就判定氣味源就在附近，機器人群組就在領航者機器的帶領下，圍繞著氣味源做旋轉(zhuǎn)運動；最后我們通過領航者機器人的視覺系統(tǒng)同嗅覺系統(tǒng)相互之間的協(xié)作，迅速找出氣體源的位置。

3 算法的期望和不足

為了處理突發(fā)的危險事件，如何在危險的環(huán)境下利用機器人去代替人處理某些危險的任務，成為研究的熱點問題，尤其在高危的化學氣體及有毒易燃易爆氣體的泄漏問題，我們?nèi)绾卧谧钌俚臅r間內(nèi)找到氣體的泄漏點，把傷害和損失降到最低程度，機器人的嗅覺系統(tǒng)為我們提供了方向，但由于單個機器人處理事件不論是在空間和時間上的局限性，各自感知的范圍非常有限，對目標識別的準確率不高。結(jié)合實際情況，我們引入了多智能機器人群體，利用機器人間的合作和協(xié)調(diào)來完成對氣味源目標的識別。但本課題的算法還存在一定的缺陷，在算法中只是考慮一種編隊方式下嗅覺系統(tǒng)的算法，缺少與其他相關算法的比較研究；另外外界因素的影響考慮的也不是很全面，如風的方向突然變化及噪音等因素的影響。

參考文獻：

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