32、分布式机器人系统在环境监测与巡逻中的应用

分布式机器人系统在环境监测与巡逻中的应用

在当今科技发展的浪潮中，机器人系统在各个领域的应用愈发广泛。其中，分布式机器人网络在环境监测和巡逻任务中展现出了巨大的潜力。本文将详细介绍两个相关的研究成果，一个是关于分布式环境辅助生活（DAAL）系统的目标跟踪性能评估，另一个是室内基础设施中的协作多机器人巡逻策略。

1. DAAL系统的目标跟踪性能评估

1.1 模拟设置

为了评估DAAL系统的性能，研究人员进行了数值模拟。模拟场景与真实情况相似，设定一个目标在给定环境中按照各种随机轨迹移动，以模拟目标跟踪任务。重点分析网络中移动节点的存在对跟踪性能的影响。

模拟中使用的网络由三个摄像头（C1、C2、C3）和一个机器人（R1）组成，这与实际的DAAL系统一致。传感器网络的异构性源于传感器不同的感知范围，这些范围是根据实际设备的特性设置的。具体来说，每个传感器的感知区域被定义为位于传感器前方的扇形区域，其半径分别为：C1摄像头为10米，C2摄像头为8.5米，C3摄像头为7米，机器人R1为5米。传感器被建模为距离 - 方位传感器，测量误差取决于目标相对于传感器的距离和方位。

为了评估系统性能，研究人员关注跟踪精度，通过评估估计目标轨迹与实际目标轨迹之间的差异来衡量。具体而言，使用均方误差（MSE）作为目标跟踪精度估计的指标，计算公式如下：
[MSE = \frac{1}{k_f} \sum_{k=1}^{k_f} |\xi_i(k) - \xi(k)|^2]
其中，$k$ 是模拟的离散时间，$k_f$ 是目标轨迹的持续时间（以时间样本为单位），$\xi(k)$ 是时间 $k$ 时目标的实际位置，$\xi_i(k)$ 是网络中第