文 献 综 述 1 研究目的 机器人主动嗅觉是指机器人通过一定方法在环境中主动获得气味源位置信息[1]。

此问题又常被称作是气味源定位（Odor Localization）问题。

机器人主动嗅觉在实际生活中具有良好的应用价值和广泛的应用前景[2]，特别是在一些危险的作业环境中，比如爆炸源的检测、污染源的检测、有毒气体泄漏源的定位、灾后搜救等。

主动嗅觉领域从1990年开始发展，如今已经有相当数量的研究。

目前，主动嗅觉方面的研究主要集中在传感器、采用的算法和环境因素三个方面。

本课题针对标准PSO算法中存在的容易陷入最优解等问题，引入自适应因子进行改进。

通过Fluent与Simulink设计实验进行联合仿真，验证改进算法的有效性。

2算法分类 机器人气味源定位问题中，根据不同标准，算法可以根据是否是主动嗅觉进行分类，其中主动嗅觉算法又可根据搜寻过程的不同进行再分类。

2.1非主动嗅觉算法 非主动嗅觉算法指仅仅借助传感器和分析设备来实现泄漏源位置的推测，或者借助概率地图及贝叶斯推理方法来进行泄漏源位置计算的算法[3]。

前者应用较为广泛的是无线传感器网络（WSN）方法[4]，此种方法通过在场地布置大量的传感器，并预先进行不同位置的泄漏实验来储存传感器数据，事故发生时通过数据库中的信息进行推测。