1.广东第二师范学院计算机科学系,广东 广州 510303
2.华南理工大学 / 自主系统与网络控制教育部重点实验室 / 广东省无人机系统工程技术 研究中心,广东 广州 510640
张谦(1979年生),男;研究方向:机器人控制、导航系统、无人机控制;E-mail:zhangqian020@126.com
邬依林(1970年生),男;研究方向:复杂系统建模、网络控制、智能控制;E-mail:lyw@gdei.edu.cn
纸质出版日期:2022-03-25,
网络出版日期:2021-06-03,
收稿日期:2020-08-10,
录用日期:2020-12-17
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张谦,裴海龙,邬依林.结合空间插值的水污染浓度边界跟踪[J].中山大学学报(自然科学版),2022,61(02):171-179.
ZHANG Qian,PEI Hailong,WU Yilin.Boundary tracking of water pollution concentration field based on spatial interpolation[J].Acta Scientiarum Naturalium Universitatis Sunyatseni,2022,61(02):171-179.
张谦,裴海龙,邬依林.结合空间插值的水污染浓度边界跟踪[J].中山大学学报(自然科学版),2022,61(02):171-179. DOI: 10.13471/j.cnki.acta.snus.2020A042.
ZHANG Qian,PEI Hailong,WU Yilin.Boundary tracking of water pollution concentration field based on spatial interpolation[J].Acta Scientiarum Naturalium Universitatis Sunyatseni,2022,61(02):171-179. DOI: 10.13471/j.cnki.acta.snus.2020A042.
针对水污染扩散浓度边界跟踪的问题,通过随机采样以及比较不同的拟合参数,对浓度场进行地统计学空间插值运算,重构污染源扩散浓度场,再根据浓度场重构时参数拟合的结果,采用模型预测控制方式,对水面移动机器人移动轨迹进行寻优,控制移动机器人移动并最终实现对污染扩散边界进行跟踪。仿真结果表明,该方法能够准确预测浓度场分布,并使得移动机器人快速跟踪到既定浓度边界,验证了该方法的有效性。
Aiming at the problem of boundary tracking of water pollution diffusion concentration, the geostatistical spatial interpolation is performed to reconstruct the pollution diffusion concentration field through random sampling and comparison of different fitting parameters. According to the fitting parameters of reconstructing the concentration field, the model predictive control method is used to optimize the movement trajectory of water surface mobile robot, and control the movement of mobile robot to track the pollution diffusion boundary. The simulation results show that the method can accurately predict the concentration field distribution, and make the mobile robot quickly converge to the established concentration boundary, which verifies the effectiveness of the method.
浓度场空间插值模型预测控制浓度边界
concentration fieldinterpolationmodel predictive controlconcentration boundary
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