在动态的室内环境中定位颗粒物源:用3D多机器人系统弥合模拟-实验差距.
Hongyi Mao1, Xun Guo2, Jiamin Qiu1
1Department of HVAC, College of Urban Construction, Nanjing Tech University, Nanjing 210009, PR China.
Journal of hazardous materials
|February 7, 2025
概括
这项研究开发了一种多机器人系统,用于在动态环境中检测室内颗粒物 (PM). 改进的鱼优化算法 (IWOA_3D) 有效地定位了PM2.5来源,成功率为73.3%.
科学领域:
- 机器人技术和环境监测
- 空气质量和污染控制
- 计算智能是一种计算智能.
背景情况:
- 室内颗粒物 (PM) 构成严重的健康,产品质量和安全风险.
- 动态的室内环境和不可预测的空气流使PM源的定位变得复杂.
- 准确的PM源定位对于有效的缓解策略至关重要.
研究的目的:
- 开发和评估用于3D室内PM度检测的多机器人系统.
- 评估改进的鱼优化算法 (IWOA) 在动态环境中的性能.
- 调查IWOA_3D对各种环境和PM源参数的适应性.
主要方法:
- 使用自主开发的多机器人系统进行3D度检测.
- 在15个案例中,在动态通风环境中进行了225次实验.
- 改进的鱼优化算法 (IWOA_3D) 与2D场景和改进的粒子群优化 (IPSO) 相比较.
主要成果:
- IWOA_3D表现出强大的适应性,以适应颗粒大小,释放率,源位置和精度标准的变化.
- 该算法在1.05微米的PM2.5定位上取得了73.3%的成功率,即使源高度不同.
- 在动态条件下使用成功率作为主要标准来评估性能.
结论:
- 开发的多机器人系统有效地弥合了模拟和真实世界PM检测之间的差距.
- 在充满挑战的动态室内环境中,IWOA_3D被证明是用于定位PM源的实用和有效方法.
- 优化传感器读数和本地化策略对于室内空气质量管理至关重要.
