SniffySquad：基于多机器人协作的气体源定位技术，能够识别气体分布的不均匀性

《ACM Transactions on Sensor Networks》：SniffySquad: Patchiness-Aware Gas Source Localization with Multi-Robot Collaboration

气体泄漏源定位中，多机器人嗅觉系统通过环境异质性感知的主动传感和动态角色协作策略，显著提升定位效率和路径规划能力，实验显示成功率提高20%以上，路径效率提升30%以上。

　　

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气体源定位对于快速缓解气体泄漏灾难至关重要，移动机器人已成为一种有前景的解决方案。然而，现有方法主要根据反应性刺激或简化的气体羽流模型来安排机器人的移动。这些方法在理想化的模拟环境中表现良好，但在实际气体环境中效果不佳，因为实际气体分布是不均匀的。在这项工作中，我们推出了SniffySquad，这是一个基于多机器人嗅觉的系统，旨在解决气体源定位中的不均匀性问题。SniffySquad采用了一种具有不均匀性感知能力的主动感知方法，提高了数据收集和估计的质量。此外，它还具备创新的协作角色适应策略，以提高寻找气体源的效率。广泛的评估表明，我们的系统将成功率提高了$20\%+$，并将路径效率提高了$30\%+$，优于现有的最先进的气体源定位解决方案。

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