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上传时间: 2021-03-10
详细说明：本文通过设计和分析一组机器人的决策控制系统（DCS）来解决气味源的定位问题。 在决策级别，由机器人检测到的浓度大小信息和风信息用于预测气味源的可能位置。 具体而言，引入了粒子群优化的思想，以根据浓度大小信息给出气味源的可能位置。 此外，根据风信息建立气味源位置的观察模型，并使用卡尔曼滤波器估计气味源的位置，并将其与使用浓度幅度信息获得的位置相结合，从而得出气味源位置的决定。 在控制级别，设计了两种类型的有限时间运动控制算法： 一种是有限时间并行运动控制算法，而另一种是有限时间圆周运动控制算法。 精确地，首先提出了一种非线性有限时间共识算法，并使用Lyapunov方法分析了所提出共识算法的有限时间收敛性。 然后，在提出的有限时间共识算法的基础上，推导了一种可以控制机器人群跟踪烟羽并向气味源可能位置移动的有限时间并行运动控制算法。 接下来，还开发了一种有限时间的圆周运动控制算法，该算法可使机器人组在气味源的可能位置上盘旋，以寻找气味线索。 最后，通过气味源定位问题说明了提出的DCS的性能。
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