46、四足机器人气源定位与并行接收机跟踪环方法研究

四足机器人气源定位与并行接收机跟踪环方法研究

四足机器人气源定位

在气源定位研究中，提出了一种能够检测气体浓度和气流以在复杂地形中定位气源的嗅觉四足机器人。为了实现不同环境下的气源检测，提出了基于双深度Q网络（DDQN）的气源定位算法。该算法以障碍物的位置数据和气体浓度作为输入，输出机器人的下一个移动方向。

• 实验验证
  • 完成仿真后，在嗅觉四足机器人的仿真平台上对气源定位（GSL）任务进行测试。实验结果表明，将神经网络部署到四足机器人上后，机器人能够沿着气羽顺利找到气源。
  • 为验证算法的可靠性，在GADEN中设置了几种不同的环境，再次改变气源的位置、车辆的起点以及气源定位实验的进出口。结果显示，嗅觉四足机器人在陌生环境中仍能定位气源，这表明该算法对不同环境具有适应性。

以下是气源定位实验的相关情况总结表格：
|实验内容|具体操作|结果|
| ---- | ---- | ---- |
|仿真测试|在仿真平台上测试GSL任务|机器人能沿气羽找到气源|
|可靠性验证|在GADEN中设置不同环境，改变气源位置等|机器人在陌生环境可定位气源|

并行接收机跟踪环方法

在遥测跟踪与指令（TT&C）系统中，传统的接收机环路存在一些问题，如串行跟踪环路灵活性差，并行跟踪环路交互开销大。因此，提出了一种低交互成本的并行跟踪方法。

• 传统接收机环路问题
  • 传统TT&a