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醉染图书机器人主动嗅觉9787118124538
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章绪论1.1引言1.2主动嗅觉涉及的主要领域1.2.1嗅觉感知技术1.2.2搜索与估计技术1..群体智能技术1.2.4嗅觉技术1.3主动嗅觉研究国内外进展1.3.1国外研究进展1.3.2国内研究进展第2章主动嗅觉感知技术2.1常用气体传感器2.1.1金属氧化物半导体型2.1.2导电聚合物型2.1.3质量型2.1.4电化学型2.1.5催化燃烧型2.1.6光学型2.1.7常用气体传感器能对比2.2气流(风速/风向)传感器.传感器信号处理..1MOS型气体传感器的输出二值化..2风速/风向数据处理第3章基于搜索行为的机器人气味源定位方法3.1生物体的气味追踪行为3.2基于搜索行为的机器人气味源定位方法概述3.2.1分子扩散主控环境3.2.2湍流扩散主控环境3..微弱流体环境3.3烟羽发现与再发现3.3.1外螺旋算法及实现3.3.2Z字形算法及实现3.3.3流向随动Z字形烟羽发现方法3.3.4外螺旋和Z字形算法的室外对比实验3.4烟羽跟踪3.4.1基于气味包路径估计的方法3.4.2基于模拟退火的方法3.5气味源确认第4章基于分析模型的气味源位置估计方法4.1基于分析模型的气味源位置估计方法概述4.2粒子滤波估计方法4.2.1粒子滤波气味源位置估计算法4.2.2粒子权重的更新4..粒子重采样4.2.4终止条件4.2.5粒子滤波气味源位置估计算法的优化4.2.6实验验与对比4.3据理论估计方法4.3.1基本思想4.3.2气团路径估计的连续化4.3.3嗅觉感知模型及mass函数4.3.4基于据理论的多气味源分布建图4.3.5实验及结果分析第5章多机器人气味源定位方法5.1概述5.2多机器人烟羽发现方法5.2.1基于发散搜索的方法5.2.2基于随机行走和人工势场的方法5.3多机器人烟羽跟踪方法5.3.1基于改进蚁群优化的跟踪方法5.3.2基于改进粒子群优化的跟踪方法5.4多机器人气味源确认5.4.1算法描述5.4.2及实验结果分析第6章飞行机器人主动嗅觉技术6.1飞行机器人主动嗅觉研究概述6.1.1三维空间主动嗅觉研究背景6.1.2旋翼机主动嗅觉研究难点6.2旋翼机气动嗅觉效应6.2.1气动嗅觉效应计算思路6.2.2基于自由涡法的气动嗅觉效应计算6.3旋翼机三维烟羽发现6.3.1三维螺旋曲线6.3.2参数选择6.4旋翼机气味烟羽跟踪6.4.1旋翼机气味来源方向推理6.4.2气味烟羽发现和跟踪实验验第7章气味分布建图技术7.1概述7.1.1气味分布建图技术简介7.1.2国内外气味分布建图现状7.2二维气味分布建图7.2.1插值法7.2.2二维KermelDM类算法7..基于TDLAS的二维气味建图7.3三维气味分布建图7.3.1三维KernelDM类算法7.3.2三维气味分布建图实例第8章主动嗅觉技术8.1概述8.1.1主动嗅觉技术简介8.1.2国内外主动嗅觉技术现状8.2主动嗅觉计算机8.2.1流场模拟8.2.2烟羽模拟8..机器人本体8.2.4嗅觉传感8.3主动嗅觉实物8.3.1多风扇主动控制风洞8.3.2四旋翼机半实物结语参考文献
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