全向移動嗅覺機器人在?；穫}儲環境下的應用研究

汪 靜

(大同師范高等?？茖W校，山西 大同 037000)

19世紀以來，世界工業化進程得到了飛速的發展，?；芬蛟诨?、材料和制藥等行業有著廣泛的應用，其產量和運輸量也在逐年遞增[1]。然而，?；吩谠鲞M經濟發展的同時，也帶來了嚴峻的安全隱患，尤其是有毒有害氣體的泄漏直接威脅著人類的生命健康[2]。因此，在計算機、大數據、無線傳感等技術大力發展的今天，充分綜合多種技術優勢，利用機器人進行氣味源判定與定位，為事故發生時的應急救援決策提供依據，從而減小安全事故帶來的損失，具有重要的現實意義。

1 我國?；穫}儲環境下有毒氣體主動嗅覺發展現狀

對于?；穫}儲環境，傳統的兩種泄漏源搜尋方法是無線傳感網絡法和人工巡檢法。其中，無線傳感網絡法泄漏源的位置必須被傳感器網絡包圍，以利用各個傳感器采集的數據對泄漏源的位置進行估計，此種方法只能檢測到周圍小范圍的氣體濃度，或者泄漏源處在傳感網絡的上風處；人工巡檢法通過人員或者訓練好的動物進入現場搜尋泄漏源，除了效率較低外，有毒有害氣體對巡檢工作的人或者動物會造成嚴重的傷害。

機器人是自動控制機器(Robot)的俗稱，在當代工業中，機器人指能自動執行任務的人造機器裝置。受到動物嗅覺行為的啟發，基于模擬人類行為或思想與模擬其他生物的機械，人們開始利用機器人進行氣味源定位的研究，以取代或協助人類工作。相比較上述兩種傳統方法，移動機器人具有如下優勢：1)組成零部件可以批量生產，生產成本低且易維護；2)相關的搜索算法和軟件系統可以重復開發利用；3)在有效的續航時間內工作性能不會降低；4)有堅固的結構，對惡劣工作環境有很強的適應能力；5)替換不同類型的傳感器就可以在各種氣體環境下完成工作；6)具有很高的工作效率，工作的覆蓋范圍更加廣泛等。目前，機器人主動嗅覺已經廣泛應用于化工場所巡檢、環境監測等領域。

2 倉儲環境下有毒氣體泄漏擴散規律

氣體的主要流動狀態包括層流、過渡流、湍流三種形態。經大量研究和實踐證明，了解有毒氣體的泄漏擴散影響因素及其在空氣中的擴散規律，有助于機器人高效地完成氣味源的搜尋任務。目前，氣體擴散的研究方法主要有現場實驗法、風洞法、模型法，常用模型法來研究氣體擴散的規律。

2.1 常見氣體擴散模型

1)高斯模型。該模型適用于點泄漏源的擴散，是一個將事物分解為若干基于高斯概率密度函數形成的模型。根據研究對象的范圍，高斯模型分為煙羽、煙團模型兩種，分別適用于密度比空氣小或者與空氣密度相差不大的氣體連續源、瞬時源泄漏。高斯模型結構簡單、運算量小、實驗數據多，是目前應用時間最久，應用范圍最廣泛的一類氣體模型。然而，高斯模型忽略了重力對氣體擴散的影響，計算的誤差較大。

2)Sutton模型。該模型是利用湍流擴散統計理論來解決湍流擴散問題的，其結構簡單，計算量較小，精度較差。

3)BM模型。該模型屬于經驗模型，是根據一系列重氣體連續釋放和瞬時釋放得到的實驗數據，以無因次的方式通過曲線擬合計算出的數學模型。BM 模型簡單實用，計算量小，容易獲得實驗數據，但外延性較差，對于兩相泄漏物質的擴散以及噴射釋放有很大的局限性，且僅適用于研究重型氣體在近地面的擴散方式，不適用于表面粗糙的地區，如城市和工業區等。

4)FEM3模型。該模型最初是用于模擬液化天然氣的泄漏，目前已經可以適用于處理很多有毒氣體連續泄漏的擴散。然而，FEM3模型雖然精度較好，但僅適用連續泄漏源擴散和有限時間內的氣體泄漏擴散。

通過綜合對比各氣體模型的適用對象、范圍及運算量、精度等，本文擬采用計算量較小、應用范圍最廣的高斯煙羽模型模擬不同風速的情況下氣體濃度的擴散規律。

2.2 高斯煙羽模型仿真

高斯煙羽模型的濃度分布方程式為式(1)。

(1)

式中：c(x,y,z)為(x,y,z)處的氣體質量濃度，kg/m3；H為氣體泄漏源的高度，m；π代表圓周長和直徑的比值，約等于3.141592654；Q為泄漏源氣體的擴散速率，kg/s；u為風速，m/s；σy，σz分別為橫向和縱向的擴散系數，m。

利用MATLAB軟件對高斯煙羽模型進行數值模擬，模擬的泄漏氣體設定為CO，源強的數值大小設為55 mg/s，模擬危化品倉儲環境的規格15 m×20 m×5 m(長×寬×高)。取泄漏源所在X-Y平面的氣體湍流擴散濃度分布為研究對象，首先設定泄漏源的有效高度為H=0.5 m，設定風速u=0.2、0.7、1.2、1.8 m/s，其他參數設置不變，得到不同風速下仿真結果。仿真結果表明，風速對氣體的湍流擴散起到了稀釋的作用，遠離泄漏源位置的氣體濃度數值逐漸降低，且隨著風速的增大，相同位置的氣體濃度值會隨之減小。

再次，設定風速為u=0.1 m/s，設定H分別為0.3、0.5、0.7、0.8 m，其他參數設置不變，得到不同泄漏源高度下仿真結果。仿真結果表明，在泄漏源源強和風速相同的情況下，相比于較低高度的排放源，高架源擴散對地面的影響程度更小，即泄漏源的有效高度增大時，氣體擴散到某一相同的平面上形成的氣體濃度分布會降低。

3 ?；穫}儲環境下機器人泄漏源搜尋應用

3.1 機器人泄漏源搜尋算法設計

Hayes較早地開展了機器人主動嗅覺的研究。他認為，機器人泄漏源搜尋和氣味源定位的過程中，主動嗅覺劃分為煙羽發現、煙羽追蹤、氣味源確認三個階段。首先，需要利用傳感器對外界的環境信息進行感知；其次，計算機系統將對有效的信息進行分析和處理；第三，機器人檢測到疑似泄漏源后作出確認氣味源的決策。具體而言，傳感器包括氣體傳感器、風速風向傳感器、避障傳感器，機器人的“大腦”具有氣味搜索、避障和氣味源確認功能。機器人泄漏源搜尋工作的原理如圖1所示。

圖1 機器人泄漏源搜尋工作原理圖

3.2 包容式機器人行為控制結構

由于危化品倉儲環境中存在著許多不可預測的因素，因此機器人需要一種集環境感知等多功能為一體的控制結構，從而保證機器人可以順利完成氣味源定位任務。

基于行為的包容式結構可將機器人行為劃分為幾個獨立模塊，各個模塊設置為不同的優先級，各優先級采用沖突抑制規則，因此當兩個行為模塊產生沖突后優先采取高優先級的模塊。由于?；穫}儲環境中工作狀態的特殊性，本文利用這種結構對機器人的行為進行控制，同時提出基于進化梯度算法的仿生搜索策略，使機器人通過上層控制系統利用感知信息進行優先級仲裁，增強了機器人控制的魯棒性和對復雜環境的適應性。機器人控制結構如第71頁圖2所示。

圖2 機器人泄漏源搜尋控制結構

3.3 機器人泄漏源搜尋算法仿真

本文中機器人是面向?；穫}儲環境，其整個搜索算法包括全局搜索和局部搜索，具體為：1)煙羽發現階段利用Z字形搜索算法進行全局遍歷搜索，判斷?；穫}儲環境下某氣體的濃度是否大于閾值；2)檢測到氣體信息之后轉入氣味跟蹤，同時為滿足氣味源確認的條件后進行氣味源確認，利用基于進化梯度理論的仿生搜索法進行局部搜索，完成后搜尋工作結束。

同時，利用前文中建立的高斯氣體模型，建立呈濃度梯度分布的氣體擴散的等值線圖，模擬危化品倉儲環境下氣體泄漏擴散的情況。濃度最大值的位置(0,0)為泄漏源，即需搜索的最優解位置。仿真環境設置為20 m×50 m，源強的大小設置為200 mg/s，風速設置為1 m/s。仿真結果如圖 3 所示。

由圖3可知，機器人在不同參數下通過每一步迭代計算位置生成移動路徑，最終到達氣味源附近。

a)λ=7 b)λ=8

其中，λ=10時，機器人仿真效果良好，迭代次數在23次時達到氣味源附近。由此可見，λ取值影響著梯度向量的準確性，當λ取值逐漸增加時，梯度向量的準確程度越好，迭代次數也逐漸減少，但是λ取值過大的情況下會導致算法的計算量過大，因此在算法中設置合適的λ值至關重要。

4 結語

綜上所述，機器人嗅覺技術是機器人領域內一個重要的研究方向。本文中機器人是面向危化品倉儲環境，并基于高斯煙羽模型仿真，其整個搜索算法包括全局搜索和局部搜索，采取基于包容式的行為控制結構，通過優先級的裁決控制機器人執行不同的子行為，最終發現和定位氣體泄漏源，從而作出相應的預防的措施，減少災難事故的發生。