动态气流环境中机器人主动嗅觉鲁棒寻源方法研究

针对现有机器人主动嗅觉寻源方法不适用于实际动态气流环境的现状，提出基于在线估计烟羽分布的机器人鲁棒搜索和基于嗅/视觉等多模态融合信息的鲁棒确认气味源的研究思路。信息熵与粒子滤波算法相结合确保机器人搜索的鲁棒性；适用于实际场景的任务驱动视觉注意机制模型结合自适应嗅/视觉融合算法确保气味源确认的鲁棒性。.主要研究内容：动态气流环境中二维烟羽扩散路径及气味源概率分布估计；气味源搜索过程中机器人局部导航策略；单气味源可靠确认方案。.拟解决关键问题：粒子滤波算法的重采样和任务驱动注意机制的视觉信息处理。.预期目标：明确动态气流环境中不同时空点气味浓度/气流信息与烟羽扩散路径和气味源概率分布之间关系，给出一种机器人鲁棒搜寻和确认气味源方案，解决分布随机、时变流场的单极值寻优问题；提供一种确定自然环境中泄漏源的新途径，为反恐安全、违禁品检查、复杂危险环境作业与搜救等实际应用奠定理论基础。