機器人主動嗅覺

第1章 緒論
1．1 引言
1．2 主動嗅覺涉及的主要領(lǐng)域
1．2．1 嗅覺感知技術(shù)
1．2．2 搜索與估計技術(shù)
1．2．3 群體智能技術(shù)
1．2．4 嗅覺仿真技術(shù)
1．3 主動嗅覺研究國內(nèi)外進展
1．3．1 國外研究進展
1．3．2 國內(nèi)研究進展
第2章 主動嗅覺感知技術(shù)
2．1 常用氣體傳感器
2．1．1 金屬氧化物半導(dǎo)體型
2．1．2 導(dǎo)電聚合物型
2．1．3 質(zhì)量敏感型
2．1．4 電化學(xué)型
2．1．5 催化燃燒型
2．1．6 光學(xué)型
2．1．7 常用氣體傳感器性能對比
2．2 氣流（風(fēng)速／風(fēng)向）傳感器
2．3 傳感器信號處理
2．3．1 MOS型氣體傳感器的輸出二值化
2．3．2 風(fēng)速／風(fēng)向數(shù)據(jù)處理
第3章 基于搜索行為的機器人氣味源定位方法
3．1 生物體的氣味追蹤行為
3．2 基于搜索行為的機器人氣味源定位方法概述
3．2．1 分子擴散主控環(huán)境
3．2．2 湍流擴散主控環(huán)境
3．2．3 微弱流體環(huán)境
3．3 煙羽發(fā)現(xiàn)與再發(fā)現(xiàn)
3．3．1 外螺旋算法及實現(xiàn)
3．3．2 Z字形算法及實現(xiàn)
3．3．3 流向隨動Z字形煙羽發(fā)現(xiàn)方法
3．3．4 外螺旋和Z字形算法的室外對比實驗
3．4 煙羽跟蹤
3．4．1 基于氣味包路徑估計的方法
3．4．2 基于模擬退火的方法
3．5 氣味源確認
第4章 基于分析模型的氣味源位置估計方法
4．1 基于分析模型的氣味源位置估計方法概述
4．2 粒子濾波估計方法
4．2．1 粒子濾波氣味源位置估計算法
4．2．2 粒子權(quán)重的更新
4．2．3 粒子重采樣
4．2．4 終止條件
4．2．5 粒子濾波氣味源位置估計算法的優(yōu)化
4．2．6 實驗驗證與對比
4．3 證據(jù)理論估計方法
4．3．1 基本思想
4．3．2 氣團路徑估計的連續(xù)化
4．3．3 嗅覺感知模型及mass函數(shù)
4．3．4 基于證據(jù)理論的多氣味源分布建圖
4．3．5 實驗及結(jié)果分析
第5章 多機器人氣味源定位方法
5．1 概述
5．2 多機器人煙羽發(fā)現(xiàn)方法
5．2．1 基于發(fā)散搜索的方法
5．2．2 基于隨機行走和人工勢場的方法
5．3 多機器人煙羽跟蹤方法
5．3．1 基于改進蟻群優(yōu)化的跟蹤方法
5．3．2 基于改進粒子群優(yōu)化的跟蹤方法
5．4 多機器人氣味源確認
5．4．1 算法描述
5．4．2 仿真及實驗結(jié)果分析
第6章 飛行機器人主動嗅覺技術(shù)
6．1 飛行機器人主動嗅覺研究概述
6．1．1 三維空間主動嗅覺研究背景
6．1．2 旋翼無人機主動嗅覺研究難點
6．2 旋翼無人機氣動嗅覺效應(yīng)
6．2．1 氣動嗅覺效應(yīng)計算思路
6．2．2 基于自由渦法的氣動嗅覺效應(yīng)計算
6．3 旋翼無人機三維煙羽發(fā)現(xiàn)
6．3．1 三維螺旋曲線
6．3．2 參數(shù)選擇
6．4 旋翼無人機氣味煙羽跟蹤
6．4．1 旋翼無人機氣味來源方向推理
6．4．2 氣味煙羽發(fā)現(xiàn)和跟蹤實驗驗證
第7章 氣味分布建圖技術(shù)
7．1 概述
7．1．1 氣味分布建圖技術(shù)簡介
7．1．2 國內(nèi)外氣味分布建圖現(xiàn)狀
7．2 二維氣味分布建圖
7．2．1 插值法
7．2．2 二維Kernel DM類算法
7．2．3 基于TDLAS的二維氣味建圖
7．3 三維氣味分布建圖
7．3．1 三維Kernel DM類算法
7．3．2 三維氣味分布建圖實例
第8章 主動嗅覺仿真技術(shù)
8．1 概述
8．1．1 主動嗅覺仿真技術(shù)簡介
8．1．2 國內(nèi)外主動嗅覺仿真技術(shù)現(xiàn)狀
8．2 主動嗅覺計算機仿真
8．2．1 流場模擬
8．2．2 煙羽模擬
8．2．3 機器人本體仿真
8．2．4 嗅覺傳感仿真
8．3 主動嗅覺實物仿真
8．3．1 多風(fēng)扇主動控制風(fēng)洞
8．3．2 四旋翼無人機半實物仿真
結(jié)語
參考文獻