【摘 要】
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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.
【机 构】
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广东第二师范学院计算机科学系,广东广州510303;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
【出 处】
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中山大学学报（自然科学版）（中英文）
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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.
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