【摘 要】
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本文研究了利用多机器人系统探测有源扩散场的扩散源问题。
在第二章里，作者采用递推最小二乘估计方法，估计出有源扩散场方程里的参数，并根据此参数和原扩散方程，计算出扩散
【出 处】
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中国科学院研究生院 中国科学院大学
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本文研究了利用多机器人系统探测有源扩散场的扩散源问题。
在第二章里，作者采用递推最小二乘估计方法，估计出有源扩散场方程里的参数，并根据此参数和原扩散方程，计算出扩散源的位置。利用多机器人系统协作完成任务省时间这个特点，令4个机器人在扩散场里以最优输入方式运动并采集数据。机器人采集数据的路径，由基于最优实验设计的D优化准则来确定，以确保参数估计的方差达到最小。在实际应用中，避碰机制是不可忽略的，本章采用模糊控制算法设计机器人避碰控制率，以让机器人在遇到障碍之前能及时有效的躲避。
第三章里，作者提出了一种直接的有源扩散场梯度估计方法，并控制多机器人组沿此估计的梯度方向往扩散源前进。在这个新方法中，三部分控制被整合在一起，它们包括编队控制，梯度估计，沿梯度前进控制。本文所采用的编队控制律保证了所有参加任务的机器人均匀地分布在一个圆周上，组成一个传感器阵列，所采集到的数据能被有效的利用。梯度估计方法和沿梯度前进控制律是一体的，机器人在此控制律的控制下，估计所处位置的梯度，并沿此梯度方向前进往扩散源处。该算法的收敛性被分成两部分证明：梯度估计的误差及沿梯度方向前进的收敛性。最后仿真实验表明，此新算法是行之有效的。本章里利用多机器人组直接寻找扩散源的方法，是单个机器人无法做到的。
最后我们搭建了一个实验平台，希望能用真实的机器人来模拟本文中提出的新算法。
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