专利名称: |
一种基于TDLAS传感器的气体泄漏源搜索方法 |
摘要: |
本发明涉及一种基于TDLAS传感器的气体泄漏源搜索方法,以地面式移动机器人配合云台的方式进行传感器光路的动态规划,包括下列步骤:[1]地图及环境参数的初始化;[2]采集当前位置r处的气味包捕获次数k和风矢量信息,利用贝叶斯推断更新后验概率;[3]计算当前时刻全局地图信息熵值,若熵值低于一定阈值,则令传感器光路以概率最大点为中心、一定长度为半径做360度扫描,通过计算扫描光路所围闭合曲线上的气味包通量进行源确认;若熵值仍高于设定阈值,则继续下一时刻的搜索路径规划;[4]规划下一时刻的传感器光路。 |
专利类型: |
发明专利 |
国家地区组织代码: |
天津;12 |
申请人: |
天津大学 |
发明人: |
孟庆浩;戴旭阳;靳荔成 |
专利状态: |
有效 |
申请日期: |
2018-12-26T00:00:00+0800 |
发布日期: |
2019-05-10T00:00:00+0800 |
申请号: |
CN201811601199.8 |
公开号: |
CN109738365A |
代理机构: |
天津市北洋有限责任专利代理事务所 |
代理人: |
程毓英 |
分类号: |
G01N21/17(2006.01);G;G01;G01N;G01N21 |
申请人地址: |
300072 天津市南开区卫津路92号 |
主权项: |
1.一种基于TDLAS传感器的气体泄漏源搜索方法,以地面式移动机器人配合云台的方式进行传感器光路的动态规划,包括下列步骤: [1]地图及环境参数的初始化;设置待搜索区域每个栅格在初始时刻被判别为气味源的概率P0(r);初始化源释放率R、气体扩散率D等参数; [2]采集当前位置r处的气味包捕获次数k和风矢量信息,利用贝叶斯推断更新后验概率,首先预测出当气体扩散源在传感器检测光路上时,栅格地图中各点可检测到的浓度值其次利用该预测浓度值求取贝叶斯推断模型中似然函数的泊松分布系数其中dt为时间间隔,q为气味包从源出发到消失经历的平均长度,a为传感器有效搜索半径;最后经标准化相似度处理,更新当前时刻的后验概率分布Pt(r); [3]计算当前时刻全局地图信息熵值:St=∑Pt(r)·lnPt(r),若熵值低于一定阈值,则令传感器光路以概率最大点为中心、一定长度为半径做360度扫描,通过计算扫描光路所围闭合曲线上的气味包通量进行源确认,以此克服局部浓度过高导致的自陷问题;若熵值仍高于设定阈值,则继续下一时刻的搜索路径规划; [4]规划下一时刻的传感器光路;根据待定目标点,确定传感器待定探测线路,以当前时刻概率分布估算光路移动到各个传感器待定探测线路的后验概率分布及其对应熵值,并选取信息熵减少最大的一条线路作为下一时刻传感器光路的待定探测区域; [5]机器人通过自身运动及云台转动,使传感器光路移动到指定区域,并开始下一时刻的迭代计算。 |
所属类别: |
发明专利 |