基于进化梯度搜索的机器人主动嗅觉仿真研究

提出了基于进化梯度搜索的多机器人主动嗅觉的一种实现策略.首先用Fluent软件建立了一个时变的气态流体环境;其次给出了在此仿真环境中的基于进化梯度搜索的机器人主动嗅觉实现过程,包括发现气体、跟踪气体和气味源确认.为了弥补进化梯度搜索法在机器人数量有限情况下存在的不足,本文算法还使用了风向信息.仿真结果验证了该搜索策略的有效性.通过与传统的基于单机器人的浓度梯度搜索策略比较,验证了本文所用方法的优越性.

基于进化梯度搜索的AUV地磁仿生导航研究

目前地磁仿生导航大多是基于进化策略的搜索导航,导航耗时长、效率低。针对这一问题,提出一种基于进化梯度搜索的AUV地磁仿生导航方法。将仿生的进化搜索算法与经典梯度算法结合起来搜索函数极值,不仅可以保证搜索具有全局最优性,而且具有快速的收敛性,可以提高地磁仿生导航的效率。仿真结果表明,该方法不需要先验地磁信息,可以依据地磁趋势完成导航任务。通过与传统仿生导航的进化搜索策略对比,验证了进化梯度搜索策略的有效性和优越性。