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US2022390951A1,2022.12.08本发明公开了一种应用于危险气体泄漏场时工作人员不用再花费大量时间去对于气体泄2步骤3：基于全局路径规划与局部路径规划相互配合，形成机器人自主导航的路径规述步骤2中的Gmapping算法来实现机器人的二维栅格地图构建和即时定位具其中，p(x1:t,m|z1:t,u1:t-12)利用有效采样尺度标准来衡量粒子集的优劣3利用Gmapping算法来实现机器人的二维栅格地图构建和即时定位时，利用蚁群算法改进通过已知随机动态系统先验概率密度分布p(x0)，进行N次采样得到t＝0时刻的初始粒对于i＝1,…,N，根据采样新粒子":在第t时刻第i个粒子转移到第j个粒子的转移概率集比较获得转移概率最大值p"(1),并设置转移概率阈值为λ；当时，令当"()>d时，令更新粒子集每个粒子所对应的权值集为输出状态估计值q0时，蚂蚁将从其当前所在节点i的相邻节点中选择启发式函数值和信息素浓度积最大值45和风险。目前一般的应对方法是尽快撤离泄露环境污染区居民至上风地带,并及时实施隔度,同时技术人员也不必再耗费大量时间去对毒气的泄露现场进行模拟和猜测，从而使得抢救效果和服务质量都得以大大提高；更为关键的是,降低了化工厂人员在深入现场实施6[0008]步骤2：基于采集的里程计数据和激光雷达数据，采用自适应蚁群算法优化Gmapping算法来实现机器人的二维栅格地图[0010]进一步地，所述步骤2中的Gmapping算法来实现机器人的二维栅格地图构建和即[0023]进一步地，在利用Gmapping算法来实现机器人的二维栅格地图构建和即时定位7[0025]对于i＝1,…,N，根据采样新[0031]在第t时刻第i个粒子转移到第j个粒子的转移概率集比较获得转移概"()>d时，令=,更新粒子集每个粒子所对应的权值集为输出状态估计值[0038]3)判断点云波动量是否大于所设定的阀值，若判断点云波动量大于所设定的阀8[0045]10)计算全局最优值，进行蚁群优化处理，同时计算各粒子与最优粒子间的吸引[0051]图1为本发明实施例提供的应用于危险气体泄漏场景的地图构建机器人系统流程9[0056]参见图1，为本发明实施例提供的应用于危险气体泄漏场景的机器人地图构建方[0058]执行机构:主体使用亚克力板拼装，[0064]Gmapping算法是以RBPFSLAM算法为基础算法进行改进优化而得来的，根据激光有[0074]控制重采样次数也是关键的步骤，因为只有有限数量的粒子被作为近似目标分2,…,m)在运动过程中根据各条路径上的信息素决定转移方向。假设蚂蚁k从节点i前往下中路径(i,j)的信息素量的增加；(1_ρ)为信息素轨迹的衰减系数，通常设置系数ρt"[0092]当x"r[0095]在第t时刻第i个粒子转移到第j个粒子的转移概率集比较获得转移概令=,更新粒子集每个粒子所对应的权值集为0[0106]3.判断点云波动量是否大于所设定的阀值，若判断点云波动量大于所设定的阀[0113]10.计算全局最优值，进行蚁

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