手掌大小的无人机追踪化学羽流

可以自动识别和跟踪特定气味的机器人可能具有广泛的有价值的应用。例如，在发电厂发生危险事故、爆炸或其他灾难后，它们可以帮助识别空气中有害化学物质的来源。

然而，迄今为止，事实证明，开发能够可靠地识别和追踪气味的机器人具有挑战性。事实上，它通常需要有效集成高性能气味传感器、最先进的深度学习算法、可靠的机器人平台和运动规划器。

大阪大学、软银公司和东京工业大学的研究人员最近开发了一种小型无人机，可用于在搜救行动或旨在保护环境的任务中追踪化学羽流。这架无人机发表在IEEE仪器与测量学报上的一篇论文中，它基于一种称为粒子图像测速的气流可视化技术。

“使用无人机进行3D气味源定位的研究仍处于发展阶段，”进行这项研究的研究人员之一ShunsukeShigaki告诉TechXplore。“在我们之前的研究中，我们在无人机上安装了一个或两个气味传感器，无人机在高度和侧风方向广泛移动以寻找气味源。我们发现这种方法效率很低，并且考虑到无人机的飞行时间很短，有必要显着提高3D气味跟踪性能。”

Shigaki和他的同事创造的手掌大小的无人机基于粒子图像测速技术，这是一种光学技术，可以同时测量气流中整个区域的速度场。研究人员专门使用这种技术来确定化学物质到达的方向。

为了从三个维度监测空气中的化学物质，该团队在无人机的上表面和前表面集成了气味传感器。为了适应这种独特的传感器布置，他们开发了一种3D浪涌铸造算法，其灵感来自飞蛾可以追踪化学羽流的生物机制。

“我们研究组的优势在于我们擅长气流可视化技术，”Shigaki说。“关注无人机产生的气流变化，我们注意到无人机吸入气味的方式因气味源的高度而异。因此，我们设计了一种气味传感器布置和一种算法，无论从哪个方向都能持续跟踪气味它来自。”

研究人员在一系列气流可视化和定位实验中评估了他们提出的化学羽流跟踪无人机。值得注意的是，他们发现他们开发的算法优于传统的化学羽流跟踪算法，即使在风向不断变化的情况下也能有效跟踪气味。

未来，由Shigaki和他的同事开发的手掌大小的无人机和化学羽流跟踪算法可以为创建性能更好的机器人系统铺平道路，以检测气味和识别其来源。在他们接下来的研究中，研究人员还计划改进他们的设计，以确保化学羽流跟踪系统在不确定、杂乱和未映射的环境中也能表现良好。

“气味扩散非常复杂，但我们提出的传感器排列和算法组合可以实现高效的气味源定位，”Shigaki解释道。“我们希望我们的提议将成为无人机嗅觉的基本技术。我们现在希望通过开发一种系统来为安全做出贡献，该系统可以通过使用多架无人机搜索多种气味源来快速搜索危险化学品或爆炸物。”