基于激光遥感的甲烷泄漏源搜索系统

为了弥补传统人工在天然气生产、运输和存储过程甲烷泄漏巡检中存在的劳动强度大、容易漏检、耗时耗力等不足,提出了一种基于激光遥感吸收光谱技术的甲烷泄漏搜索系统.选用近红外1653.7 nm的TO封装DFB激光器作为光源,以收发一体的卡塞格林光学结构进行发射激光和接收来自反射回来的微弱光信号,采用嵌入式单片机实现光信号的调制与解调.以开源ArduPilot AMP2.8作为无人机的飞控,采用433 MHz无线模块进行甲烷泄漏数据实时传送,计算机接收端以LabView虚拟仪器开发了接收应用程序进行数据的接收、显示和存储.以体积分数为10-3的甲烷气袋为搜索目标,采用Z字形搜索算法模拟了现场甲烷泄漏搜索实验.实验结果表明,该算法具有较高的检测精度和定位准确性,能够准确地检测到甲烷泄漏源位置.这为天然气泄漏源的快速检测和定位提供了有效的技术支持.

面向多类型目标的多无人机协同搜索

搜索环境的复杂化使得多无人机(UAV)协同搜索需要面对各种类型的目标。针对各类型目标的运动特征,采用目标存在概率密度相关的搜索图方法,在考虑协同搜索问题特性基础上,建立合理的目标收益函数。采用集中式与分布式相结合的集散式控制框架,结合对搜索图的探测更新,通过预测控制及改进匈牙利算法进行多UAV的协同搜索决策。所用决策方法可在提高搜索效率的同时,有效避免多UAV间可能发生碰撞的问题。最后,通过与传统搜索方法进行仿真对比分析,验证了所提方法的有效性。

基于灰狼优化算法的机器人羽流追踪方法

针对在室内扩散环境无法获得可靠的羽流流向/流速信息的情况下,解决寻源机器人源定位效率低、成功率低的问题,提出了一种基于灰狼优化算法的机器人羽流追踪方法。该方法以气体浓度值作为个体适应度,在不搭载羽流流速/流向传感器的情况下,通过寻源机器人模拟灰狼种群的社会机制与狩猎行为进行位置更新,使寻源机器人能高效地追踪羽流并定位源位置。分别将灰狼优化算法、粒子群算法、遗传算法、Z字形搜索策略进行四组机器人羽流追踪仿真实验,基于灰狼优化算法的寻源机器人的定位成功率分别为92%、94%、94%、94%。实验结果表明,基于灰狼优化算法的寻源机器人的定位成功率分别为95%、90%、90%,验证了基于灰狼优化算法的机器人羽流追踪方法的可行性和有效性。

基于区域封控扩展的巡飞弹集群航路规划改进方法

为进一步提高巡飞弹集群区域封控效能,以圆形区域作为目标区域模型,对基本蚁群算法及传统“Z”字形覆盖搜索算法进行改进。在蚁群算法的基础上采用增加一个自适应信息素增量因子,根据迭代次数的增加自适应调整信息素增量因子的大小,并在传统“Z”字形覆盖搜索算法的基础上提出了一种改进“Z”字形搜索策略,通过改进巡飞弹转弯时机和路径,使搜索相同区域所需时间减少,相同时间可搜索更大封控区域。仿真表明,改进蚁群算法在提高收敛速度的同时,能避免陷入局部最优,缩短路径长度,改进的“Z”字形封锁策略能有效减少封锁时间。