[发明专利]一种面向未知环境的多放射源在线探寻方法

说明书

一种面向未知环境的多放射源在线探寻方法，属于未知空间内多放射源位置和强度信息在线探寻技术领域。解决现有了未知空间内多放射源检测存在准确性差，效率低的问题。本发明每次测量集迭代中，消耗的时间与粒子群数目呈线性关系，因此不会随放射源数目的增加而陷入维度灾难困境，体现了本发明所述在线预测方法的高效性。此外，由于在原始PSPF算法基础上引入了自适应差分进化思想，使得本发明方法不仅减少了各个群的粒子数，还提高了预测的准确性。本发明适用于未知环境的多放射源探寻。

技术领域

本发明属于未知空间内多放射源位置和强度信息在线探寻技术领域。

背景技术

放射源为通过放射性物质构成的辐射源的通称，其强度呈在空间中按照距离二次方递减的规律。由于放射源具有携带能量高、场叠加现象明显、存在统计波动性等特点，在数量和强度未知的情况下对其进行采样和预测已成为探索辐射环境的难点。与人工探测方式相比，由机器人在线完成辐射探测和预测具有显著的安全性优势。此外，相对于利用传感器阵列或特种传感器组合(γ相机、辐射频谱仪)的传统辨识方法，基于机器人携带的全向辐射传感器进行稀疏采样、在线预测和数目非参估计等问题具有更高的智能度和实用价值。仅凭借机器人携带的传感器数据对可疑环境进行多点放射源状态估计和制定有效探索策略为机器人自主探寻多放射源任务的关键问题。

与已知环境单放射源探寻相比，目前在线探寻多点放射源的研究包含以下难点：

(1)由于多峰辐射场中的累积辐射效应和GM计数器的测量特性，机载传感器只能获得当前位置包含本底辐射的累积辐射剂量率，但基于这种耦合辐射数据，传统的非参数预测算法易得出错误估计结果。

(2)由于任务场景是存在多放射源的未知环境，仅依赖单放射源搜索的方法将无法对叠加场完成高效采样。

(3)考虑到局部疑似区域中的放射源数目未知，在源邻域需重点采样，因此单纯通过已探索区域的面积占比来作为结束探索的依据已不再适用。

综上所述,现有单纯通过已探索区域的面积占比来作为结束探索的依据对未知空间多放射源检测存在准确性差，效率低的问题。

发明内容

本发明目的是为了解决现有未知空间内多放射源检测存在准确性差，效率低的问题，提供了一种面向未知环境的多放射源在线探寻方法。

本发明所述一种面向未知环境的多放射源在线探寻方法，该方法包括：

该方法包括：

步骤一、根据待测未知区域的范围对机器人的位置及转角姿态进行初始设置，根据先验知识对待测未知区域放射源个数进行估计，对多层粒子群的层数进行设定；

步骤二、根据当前机器人的位置，对RRT搜索树进行初始化；

步骤三、在待测未知区域内进行随机采样，通过基于代价地图的障碍检测方法，对初始化后的RRT搜索树在待测未知区域内进行扩展，获得扩展后的RRT搜索树的子节点集合和分支；

步骤四、采用全向辐射传感器对当前机器人位置的辐射强度进行采样，结合自适应差分进化-峰值抑制粒子滤波算法对待测未知区域内的放射源状态进行预测，同时计算所有层粒子群状态对应的最优置信概率；

步骤五、判断步骤四计算的置信概率是否大于或等于终止置信概率阈值THR_conf，且已探索面积S_exp占待测未知区域面积S_sus的比例S_exp/S_sus是否大于或等于终止探索面积占比THR_exp，若是，则完成未知环境的多放射源的在线探寻，否则，执行步骤六；

步骤六、根据步骤四所述的待测未知区域的放射源状态的预测值，计算步骤三获得的子节点集合中每个子节点的辐射场信息增益Gain_src；