基于改进灰狼算法的机器人烟羽源定位研究
DOI: https://doi.org/10.64083/STE2511112
作者
杜爱春，蒲厚旭，董建华，叶骁宇，蒋强，傅永亮，马小兵
摘要
针对巡检机器人对危险泄露源的定位成功率低、搜索时间长的问题，提出了一种改进灰狼优化算法的机器人烟羽追踪与定位方法。与传统的灰狼算法不同的是，改进算法采用非线性控制因子和随机权重位置更新策略。通过建立室内二维弱风环境下的烟羽模型，采用模拟灰狼种群的社会机制与狩猎行为，实现巡检机器人对烟羽源的定位。根据仿真试验分析，相比于传统的灰狼优化算法（GWO）、粒子群算法（PSO）和遗传算法（GA），改进后的GWO算法在平均运行时间分别缩短了4.2秒、10.3秒、11秒，在平均成功率提高了30%、32%、40%。结果表明：改进后的GWO算法在解决室内弱风环境下的烟羽追踪与定位问题上具有较高的成功率。
关键词
危险泄露源；灰狼优化算法；弱风环境；烟羽源
