基于定步長正六邊形算法的無人機追蹤污染源最優(yōu)路徑設計

1、基于定步長正六邊形算法的無人機追蹤污染源最優(yōu)路徑設計作者：潘冰彬 應婭璇作者簡介：潘冰彬(1997-)、女、漢族、浙江樂清、浙江師范大學初陽學院數(shù)學與應用數(shù)學專業(yè)。應婭璇(1997-)、女、漢族、浙江金華、浙江師范大學初陽學院英語專業(yè)?！局袌D分類號】 V218 【文獻標識碼】 A 【文章編號】 2236-1879(2018)06-0183-02一、問題背景隨著現(xiàn)代科學技術的迅猛發(fā)展，環(huán)境保護與建設工作逐步信息化，全國環(huán)境信息網(wǎng)絡系統(tǒng)初具規(guī)模，并在環(huán)境管理中得到廣泛應用。在監(jiān)測數(shù)據(jù)環(huán)節(jié)，環(huán)保部門擬用無人機追蹤監(jiān)測污染氣團，直至定位到污染源。為提高環(huán)境管理工作的效率，應著重考慮無人機追蹤污染氣團的

2、路徑選擇問題。本文主要研究無人機在不同假設條件下定位污染源的最優(yōu)路徑設計。在無風且不考慮高度的情況下，采用定步長正六邊形路徑算法設計無人機的最優(yōu)路徑。通過比較無人機經(jīng)過的n-2，n-1兩點的濃度大小，確定無人機下一步的行進路線。通過正六邊形路徑的位移變化之間的相關性，得到無人機下一次位置(即n點)坐標與前三次位置坐標之間的關系。二、模型建立2.1 基于正六邊形路徑算法建立最優(yōu)路徑模型。最后，當無人機環(huán)繞污染源行進時(即無人機所到之點已連續(xù)重復4次時)，抵達徘徊區(qū)，即確認污染源所在區(qū)域。如圖所示，其中數(shù)值為模擬污染氣體濃度，無人機最終確定污染源所在區(qū)域D。2.2 基于高斯煙羽理論的污染物擴散分布

3、模型。三、模型求解3.1 利用高斯煙羽模型建立虛擬污染源擴散情境。利用高斯煙羽理論的污染物擴散分布模型，選取污染源作為坐標原點，建立空間直角坐標系。易知在無風的情況下，污染源周圍區(qū)域在水平面上的污染氣體濃度的分布，按照區(qū)域污染氣體濃度分布，做出污染氣體濃度分布圖，如圖3所示。由圖3可以清楚的看出：在無風且不考慮高度的情況下，污染源處的污染氣體濃度最高，并且以污染源為中心四周濃度逐漸降低，并且趨勢呈對稱分布。按曲面圖所示，該污染模擬情境中，污染源坐標為(0，0)，先將無人機置于(-200，-200)坐標處，以該模型數(shù)據(jù)為實驗對象，使用正六邊形路徑模型對最優(yōu)路徑進行追蹤。3.2 基于正六邊形路徑算

4、法模型追蹤模擬污染情境中污染源最佳路徑。由此，利用Matlab即可確定無人機在無風且不考慮高度情況下，追蹤污染氣團的最優(yōu)路徑(如圖4所示)。從圖中可以看出曲線末端所包圍的閉區(qū)域即為污染源所在的區(qū)域，折線軌跡即為無人機的追蹤路線，四、模型評價如圖2所示，當以無人機為坐標原點(0，0)時，以正六邊形路徑模型所定位到的污染源所在區(qū)域經(jīng)過(200，200)，該結果與虛擬模型求解設置中的污染源坐標為(0，0)，無人機起始坐標為(-200，-200)具有較高的吻合度，因此該模型具有一定的參考價值。參考文獻1 R.Andrew Russell，Comparing search algorithms for robotic underground chemical source location，Auton Robot，2015，57-582 Stockie， J. M. (2011). The mathemat