一種動態(tài)整合多種搜尋策略的氣體泄漏源搜尋方法,有:采用人工神經網絡方法估 計不同搜尋條件下的各類搜尋方法適用度的階段,確定影響各搜尋方法性能的主要因素, 和訓練用于估計各搜尋方法適用度的人工神經網絡;煙羽發(fā)現階段的整合方式,即,采 用基于視覺注意機制的搜尋方法與隨機搜尋方法相結合的整合策略;煙羽追蹤階段的整 合方式,當機器人檢測到氣體濃度信息時,采用化學趨向性方法和風趨向性方法以及視 覺方法分別判定下一步的搜尋方向,并將當前時刻的搜尋條件,即影響搜尋方法性能的 主要因素,輸入至訓練好的人工神經網絡得到各方法的適用度,采用驅動力矢量合成的 方法規(guī)劃機器人局部搜尋路徑。本發(fā)明可顯著提高氣體泄漏源搜尋的效率和成功率。
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