一種機(jī)器人仿生氣味源定位策略

路光達(dá)，張明路

（河北工業(yè)大學(xué) 機(jī)械工程學(xué)院，天津 300130）

近年來，利用移動(dòng)機(jī)器人和氣體傳感器實(shí)現(xiàn)氣味源定位（gas/odor source localization）已經(jīng)成為了一個(gè)研究熱點(diǎn)．具有嗅覺功能的機(jī)器人能夠從事與氣味相關(guān)的各個(gè)領(lǐng)域的工作，包括探測(cè)地雷、搜尋爆炸物、搜救遇難者、有毒氣體檢測(cè)、火災(zāi)報(bào)警、檢測(cè)各類危險(xiǎn)化學(xué)物質(zhì)存儲(chǔ)容器或輸送管道的泄漏情況并進(jìn)行修補(bǔ)，還可以進(jìn)行探礦工作．實(shí)際上，機(jī)器人嗅覺任務(wù)最關(guān)鍵的問題就是要對(duì)味源進(jìn)行搜索、定位、識(shí)別．

機(jī)器人通過跟蹤煙羽便可找到味源，所謂煙羽，是指氣味源釋放的氣味分子在空氣中傳播形成的羽毛般的軌跡[1]．Hayes[2]將此類問題分解為3個(gè)子任務(wù)，即煙羽發(fā)現(xiàn)、煙羽橫越、氣味源確認(rèn)．早在1991年，Rozas等[3]便利用研制的人工鼻進(jìn)行了這方面的研究．將人工鼻裝在一個(gè)移動(dòng)機(jī)器人上，通過追蹤測(cè)試環(huán)境中的氣體濃度而找到氣味源．類似的研究通常是在移動(dòng)機(jī)器人上安裝一對(duì)氣體傳感器，比較兩個(gè)傳感器的輸出，令機(jī)器人向著濃度高的方向移動(dòng)[4]．但由于受湍流作用，氣體擴(kuò)散過程中的濃度分布不規(guī)則，因此機(jī)器人只利用氣體濃度梯度搜索效率低．為了解決此問題，Ishida[7]和他的同事根據(jù)飛蛾逆風(fēng)跟蹤信息素的行為,采用4個(gè)氣體傳感器和4個(gè)風(fēng)速傳感器制成了氣味方向探測(cè)裝置，充分利用氣味信息與風(fēng)向信息完成味源搜索．在此基礎(chǔ)上，他們又研究了一些新算法[8-9]，通過沿著濃度梯度搜索煙羽和沿著風(fēng)向跟蹤煙羽兩種策略的轉(zhuǎn)換實(shí)現(xiàn)定位．Pyk[10]研制了一個(gè)裝有六陣列金屬氧化物氣體傳感器和風(fēng)向標(biāo)式風(fēng)向傳感器的移動(dòng)人工蛾，并利用它在風(fēng)洞中模擬了飛蛾橫越風(fēng)向和逆風(fēng)而上的跟蹤信息素的運(yùn)動(dòng)方式，能夠?qū)ふ业骄嚯x4m遠(yuǎn)處的1味源．近年來，Marques[11-12]和Loutfi[13-15]也在利用移動(dòng)機(jī)器人研究味源定位領(lǐng)域取得了較大成果．

動(dòng)物的氣味搜尋行為簡(jiǎn)單而有效，在動(dòng)物漫長的進(jìn)化過程中，嗅覺作為最原始的感覺功能之一，是許多動(dòng)物賴以生存的最重要的本領(lǐng)．因此模仿生物的嗅覺行為，研究機(jī)器人主動(dòng)嗅覺技術(shù)，具有深遠(yuǎn)的實(shí)踐和理論意義．

目前，此類研究大部分還是在特定的室內(nèi)實(shí)驗(yàn)環(huán)境中進(jìn)行的，一般設(shè)定較小范圍的實(shí)驗(yàn)場(chǎng)地、營造人工風(fēng)場(chǎng)，諸多氣味源搜索及確認(rèn)算法雖有其獨(dú)到的一面，但大多所用的方法大都是根據(jù)動(dòng)物的趨風(fēng)性（amenotaxis）、趨化性（chemotaxis）、以及Z字形搜索等行為，模仿或啟發(fā)的一些搜索算法，這些算法都存在效率較低、準(zhǔn)確率低、風(fēng)向依賴等缺陷．為了提高搜索效率及準(zhǔn)確率，提出了基于扁形蟲動(dòng)態(tài)刺激反應(yīng)和生物趨激性仿生行為的機(jī)器人氣味源定位算法，并在仿真實(shí)驗(yàn)中驗(yàn)證了該搜索策略的有效性，快速性和不依賴風(fēng)向和氣味絕對(duì)濃度的特點(diǎn)．

1 基于動(dòng)態(tài)刺激反應(yīng)和趨激性仿生行為的機(jī)器人味源定位算法

1.1 仿生原理

很多的動(dòng)物通過跟蹤煙羽尋找味源（食物或異性），但并不測(cè)算平均濃度，例如蛾子一邊運(yùn)動(dòng)一邊用觸角探測(cè)周圍氣體，沒有足夠時(shí)間來獲得某點(diǎn)濃度均值．這說明存在一些方法，通過獲取煙羽中瞬間的信息即濃度變化率來尋找到味源．

動(dòng)態(tài)刺激反應(yīng)（kinesisresponse）[16]：這是扁形蟲（flatworm）的一種趨光反應(yīng)機(jī)制，扁形蟲相比光強(qiáng)度大的地方更喜歡黑暗一些的區(qū)域，當(dāng)光強(qiáng)度增加時(shí)，它會(huì)增加它的轉(zhuǎn)向率，而且不直接依賴當(dāng)前的光的絕對(duì)強(qiáng)度，而是光強(qiáng)度的變化率，光強(qiáng)度變化越快，其轉(zhuǎn)向率也越大，更快的趨向更暗的區(qū)域．

趨激性（Tropotaxis）[17]：趨激性機(jī)制是動(dòng)物通過同時(shí)比較兩個(gè)或多個(gè)傳感器而產(chǎn)生對(duì)一個(gè)與濃度梯度相同或相反的方向瞬時(shí)估計(jì)，利用空間分布的兩個(gè)或更多的傳感器檢測(cè)氣味，是十足甲殼類、飛行類昆蟲、爬行類昆蟲追蹤氣味常用的刺激趨應(yīng)性機(jī)制．這在湍流煙羽追蹤時(shí)非常有用[18-20]．

1.2基于扁形蟲動(dòng)態(tài)刺激反應(yīng)和生物趨激性仿生行為的味源定位算法

扁形蟲動(dòng)態(tài)刺激反應(yīng)是典型的不依靠絕對(duì)強(qiáng)度的生物趨性行為．在當(dāng)光強(qiáng)度增加時(shí)，它會(huì)增加本身轉(zhuǎn)向率，而且不直接依賴當(dāng)前光的絕對(duì)強(qiáng)度，而是光強(qiáng)度變化率，光強(qiáng)度變化越快，其轉(zhuǎn)向率也越大，更快趨向更暗的區(qū)域．趨激性機(jī)制是動(dòng)物通過同時(shí)比較兩個(gè)或多個(gè)傳感器而產(chǎn)生對(duì)一個(gè)與濃度梯度相同或相反的方向瞬時(shí)估計(jì)，根據(jù)此仿生原理檢測(cè)兩個(gè)位置的濃度變化差作出方向估計(jì)．根據(jù)動(dòng)態(tài)刺激反應(yīng)行為，提出一種結(jié)合趨激性行為的仿生味源定位算法，不依靠傳感器絕對(duì)濃度，提高機(jī)器人的搜索效率，并可以不依賴于風(fēng)向．

算法的機(jī)器人步長和轉(zhuǎn)角根據(jù)濃度變化率實(shí)時(shí)改變．該策略非常簡(jiǎn)單，不通過高級(jí)智能策略，不依賴風(fēng)向，搜索時(shí)不依賴于氣體濃度值，可以避免當(dāng)前氣體傳感器恢復(fù)時(shí)間過長的缺點(diǎn)，提高了機(jī)器人的搜索效率．

2 仿真實(shí)驗(yàn)

2.1 氣體擴(kuò)散模型及參數(shù)影響分析

目前氣體傳播模型有：GAUSS模型[21]，BM模型[22]，Sutton模型[23]，F(xiàn)EM3模型[24]，采用應(yīng)用最多的GAUSS模型，該模型適用于點(diǎn)源的擴(kuò)散，早在五、六十年代就已被應(yīng)用．GAUSS模型是從統(tǒng)計(jì)方法入手，考察擴(kuò)散質(zhì)的濃度分布．其中煙羽模型（Plume model）適用于連續(xù)源的擴(kuò)散，煙團(tuán)模型（puff model）適用于短時(shí)間泄漏的擴(kuò)散（即泄放時(shí)間相對(duì)于擴(kuò)散時(shí)間比較短的情形,如突發(fā)性泄放等）．采用煙羽模型，高斯煙羽模型的濃度分布公式如式（1）

圖1 高度變化的XY平面內(nèi)氣體濃度高斯分布圖Fig.1 Gauss concentration distribution with changed height in the plane

圖2 風(fēng)速變化的XY平面內(nèi)氣體濃度高斯分布圖Fig.2 Gauss concentration distribution with changed wind speed in the plane

2.2 仿真實(shí)驗(yàn)

機(jī)器人起點(diǎn)設(shè)在（7，0）點(diǎn)，因?yàn)槭欠抡姝h(huán)境中氣體擴(kuò)散是連續(xù)煙羽，因此第1步濃度檢測(cè)值3.2 mg/s，機(jī)器人檢測(cè)到氣體開始跟蹤，沒有執(zhí)行隨機(jī)搜索．機(jī)器人所走路徑如圖3，經(jīng)過19步迭代，由圖4傳感器濃度采樣值可知，第19步氣體濃度為53mg/s，由圖5氣體濃度變化率知，第19步濃度變化率為0.085，共有16步的變化率大于0.1，其步長最終為0.02 m，滿足停止條件，機(jī)器人停止搜索．

圖3所示機(jī)器人路徑顯示機(jī)器人較快的趨向濃度最高區(qū)域，體現(xiàn)了算法效率．

圖4的氣體濃度體現(xiàn)了機(jī)器人一直向高濃度區(qū)域搜索前進(jìn)，與其氣體GAUSS分布模型的濃度變化趨勢(shì)基本一致．這表明在仿真環(huán)境下，算法能很好滿足氣味跟蹤任務(wù)，機(jī)器人可以有效地找到味源．

圖3 機(jī)器人跟蹤煙羽路徑Fig.3 The trace of robot tracing odor plume

圖4 機(jī)器人氣體傳感器濃度值Fig.4 The concentration of robot odor sensor

圖5 機(jī)器人氣體濃度變化率Fig.5 The variation of robot odor concentration

3 結(jié)論

在基于基于扁形蟲動(dòng)態(tài)刺激反應(yīng)和生物趨激性仿生行為的基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)了一種機(jī)器人味源定位算法，使機(jī)器人可以在未知環(huán)境中自主規(guī)劃進(jìn)行味源搜索定位;避免了以往主動(dòng)嗅覺策略容易陷入局部高濃度點(diǎn)而誤判的情況，具有搜索效率高，不依賴氣味絕對(duì)濃度和風(fēng)向信息的特點(diǎn)．在未來的工作中,繼續(xù)改進(jìn)，增加障礙物，設(shè)計(jì)魯棒性更強(qiáng)的主動(dòng)嗅覺策略，在真實(shí)的湍流環(huán)境中能夠完成氣味源定位任務(wù)．

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