氣敏傳感器的新應用
——氣體源定位

彭倩筠，郭 倩，李 燦（.國家知識產局專利局專利審查協作湖北中心，湖北武漢，430000；.長飛光纖光纜有限公司，湖北武漢，430000）

氣敏傳感器的新應用
——氣體源定位

彭倩筠1，郭 倩1，李 燦2
（1.國家知識產局專利局專利審查協作湖北中心，湖北武漢，430000；2.長飛光纖光纜有限公司，湖北武漢，430000）

目前，基于氣體敏感材料制備出的氣體傳感器已經在各個領域得到了成功應用。氣體源定位，作為環境領域一項新的應用方向，涉及到多學科的交叉融合，難度很大，目前還處于研究的初步階段。但是由于其潛在的重大應用需求，必然會得到足夠的重視和長足的發展。本文中，主要介紹了氣敏傳感器在氣體源定位中應用的目的及意義，國內外研究現狀，并對該領域做了分析和展望。

氣體源定位；氣敏傳感器；移動機器人；搜尋策略

0　引言

目前，氣敏傳感器已經在各個領域得到了成功應用。近些年，有科學家提出將氣敏傳感器安裝在機器人身上，使之具有嗅覺功能，進而實現對一些氣體源的定位。嗅覺機器人的應用面非常廣泛，特別是環境監測領域。它可以應用于劇毒和危險的工業和一般服務業等行業，例如進入毒氣場，尋找毒氣源，火災源，污染源，尋找管道的泄漏點，尋找未爆炸的地雷等，災難中搜尋傷員，探測或估算污染氣體的擴散區域，甚至可以應用于航天，在其它星球上尋找未知能源等等。

1　研究現狀

1.1概況

圖1　機器人嗅覺定位過程示意圖

嗅覺機器人嗅覺定位過程如圖1所示，其為了對氣體源進行定位需要將模式識別中的定量數據提供給搜尋策略，通過比較和計算告訴機器人如何移動且靠近氣體源。該領域涉及到如機器人學、生物學、人工智能、傳感器技術、計算機技術、湍流等眾多學科，具有以下三個技術難點：（1）高敏感性和選擇性的氣體傳感器及定量識別技術；（2）不同環境下的有效搜尋策略；（3）靈活的機器人。這三點之間是相互影響，相互制約的。高敏感性的傳感器可以使機器人感知到更低濃度的氣體，提高了機器人的靈敏度。傳感器陣列的選擇性又可以使機器人區分不同種類的氣體，可以使機器人不受非定位氣體的干擾。傳感模塊的性能是整個應用的基礎，它是搜尋策略實現定位的保證和前提，也是機器人功能的體現。搜索策略又決定了能否充分利用傳感器所得到的數據，在最短的時間和行走距離內找到氣體源，當然它的復雜性又考驗了機器人的靈活性。以下從這三個方面介紹嗅覺機器人的國內外研究現狀。

1.2氣體源定位傳感系統

目前各種各樣的氣體傳感器都在實驗中被用于氣體源定位的研究。

1.2.1金屬氧化物傳感器

金屬氧化物傳感器是一種最常用的傳感器類型。Lilienthal等采用Figaro公司的金屬氧化物傳感器TGS 2600、TGS 2610和TGS 2620研制的MarkⅢ型移動氣體傳感器，它由兩個“鼻孔”（或稱管道）組成，每個鼻孔包括六個金屬氧化物氣體傳感器，每三個一組分別放在管道里，每個管道還包括一個吸力風扇，用來降低傳感器的恢復時間；兩個管道中間安放隔板，可以保持移動鼻到濃度梯度的靈敏性。Ishida和他的同事也使用相似的傳感器構造了用以指明氣體源方位的氣體指南針。

1.2.2石英晶體微量天平傳感器

石英晶體用來充當測量氣體分子重量的敏感天平。為了稱重某一種氣體分子，在石英表面涂一層可以“捕獲”此種分子的化學涂層，例如文獻［11，12］使用聚硅酮OV—17用于測量樟腦的氣味。捕獲的氣體分子增加了石英晶體的質量從而降低它的共振頻率，可用下式描述增加的質量對頻率的影響：

其中，Δf代表石英共振頻率的改變；f為石英共振頻率；Δm代表石英晶體每單位面積增加的質量；ρ表示石英材料的密度；v代表聲音在石英材料中的速度。

受到蜜蜂采蜜方式的啟發，Russell等研制了基于石英晶體微量天平的氣體傳感系統，使用真空泵將空氣與氣體混合物吸入管道，增加氣體與傳感器的接觸速度，同時在吸入管道的外面加一層出氣管道作為空氣窗簾向外吹氣，這樣傳感器就避免了遠距離氣體的干擾。Russell還獨創性的基于標簽筆的原理發明了氣體涂抹器，機器人攜帶有涂抹器就可以將氣體涂抹到地面上，讓其它機器人進行跟蹤。

1.2.3生物傳感器

蠶蛾觸角的靈敏度可達到10-4ppm，比人造氣體傳感器高10000倍。Kuwana就發明了模擬蠶蛾觸角的生物傳感器（I型和II型）。Ⅰ型傳感器觸角的神經活動通過套環的溶液和導線提取出來，套環的溶液作為電極從觸角傳導電信號，溶液也可以保持觸角的濕度。Ⅱ型傳感器使用銀電極直接插入觸角的兩端而不用套環。Ⅱ型傳感器比Ⅰ型靈敏的多。

另外，也有少量研究者嘗試使用了導電聚合物傳感器和電解質傳感器。但比較而言，科學家大多數還是使用金屬氧化物傳感器進行研究。

1.3搜尋策略

搜尋策略主要分為有風和無風兩種情況，主要是通過對一些生物行為進行學習和模擬而得來的。在算法的使用上汲取了生物的化學趨向性（Chemotactic）、風趨向性（Anemotactic）及其它一些啟發式搜索方法。所謂化學趨向性，是指生物依靠所獲信息素的濃度梯度到達氣體源，例如粘液菌（slime mold）就是采用此種方法。蠶蛾和藍蟹則使用另一種機制，這些生物感知到氣體時逆流而上，通過逆風或逆流的方向到達氣體源，這就是所謂的風趨向性。

這里介紹兩種典型的搜尋策略。

1.3.1六邊形路徑算法

它由Russell提出的真渦蟲算法（Planarian algorithm）演變而來。該算法示意圖如圖2所示。

圖2　六邊形算法示意圖

它通過很簡單的判斷程序就可以實現。

1.3.2螺旋波動定位算法

螺旋波動定位算法是由最早的蠶蛾算法演變而來。首先通過初始的向外螺旋搜索模式來發現氣體源，當一個“氣味包”被檢測到后，機器人沿逆風向運動（波動）一段給定的距離，隨后繼續螺旋搜索來檢測其它氣味包。螺旋波動算法趨向于向一個低濃度區域波動，然后在接收另外一個氣味包以前盤旋回波動的原點。當機器人在一系列相距較短的位置連續地檢測到氣味包，一般可判定氣體源就在附近。此法的兩個缺陷是：在離氣體源很遠的位置也可出現類似的情況；依賴強而恒定的風流信息。

1.4機器人

下面了解主要兩個研究團體的成果。

1.4.1東京工業大學

1992年，Ishida和同事開始從事機器人嗅覺的研究，他們從飛蛾的行為中獲得靈感，在氣體搜索過程中增加了風向的信息，最初采用一個帶有四個半導體氣體傳感器和四個電熱調節器氣流傳感器的移動機器人。2002年，為了適應新的算法的需要，Ishida采用了第二代的煙羽跟蹤機器人—GaPTR-Ⅱ，雖然它仍然采用半導體氣體傳感器和電熱調節器氣流傳感器，但是他們的擺放位置發生了變化。Ishida近兩年所采用的最新一代的煙羽跟蹤機器人，在原有傳感器的基礎上又添加了CMOS數字攝像機的信息來搜索氣體源。機載的處理器可以實現所有信號的采集、數據處理和電機控制等功能。

1.4.2澳大利亞莫納西大學

Russell早期主要從事蜜蜂、螞蟻和老鼠等動物的嗅覺定位方法的研究；2003年以來，他開始研究可以通過挖掘洞穴從而找到化學源頭的機器人系統。他們采用MOLEⅠ移動機器人結合hex-path算法以一定的次序往地下插入探頭，讀取地下物質化學濃度，搜索位于地下的氣體源。為了不陷入散沙中，MOLE移動機器人沒有采用常規的輪式或履帶運動方式，而是采用了獨特的“腿”的設計。整個機器人由三條腿實現運動功能，一個位于底部的氣體傳感器探頭探測沙子下面的酒精。探頭所使用的傳感器是Figaro公司的TGS2600，它可以響應低于1ppm的酒精，探頭可探測到地下2cm的位置。

2　展望

對于金屬氧化物半導體（ MOS）氣 體傳感器：目前的金屬氧化物傳感器不能區別相似的氣體（如TGS822對乙醇、甲烷、苯、一氧化碳和丙酮等均具有相似的輸出），因此很難跟蹤一種指定的氣體。此外，：金屬氧化物傳感器的反應及恢復時間較長，因此在實時操作過程中，很難假設先后的各個傳感器讀數是條件獨立的，對搜索策略會造成影響。所以建立新的動力學模型來提取特征和快速識別的研究將具有重大的價值。

搜尋策略方面，目前很少有科學家在靜態無風或微風的環境下開展研究。在此種情況下，由于氣體分子的分布主要受空氣湍流的影響，煙羽分布沒有固定的形狀，因此相比有風的情況氣體定位要困難得多，但此環境顯然更具有意義。

基于多機器人群體智能方式，采用分布式搜索策略，能大大提高搜索的能力，降低搜索所需要的時間，這將是主動嗅覺發展的必然趨勢。

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The new application of gas sensor——gas-source localization

Peng Qianjun1，Guo Qian1，Li Can2
（1.Patent Examination Cooperation Hubei Center of The Patent Office，Wuhan Hubei，430000；2.Yangtze optical fiber and cable joint stock company limited，Wuhan Hubei，430000）

In this paper，a new application of gas senor for gas/odor source localization is introduced，included its aim and significance.The researching actuality is detailed presentation.The problems of activity olfaction are pointed out at the end.

gas-source localization；gas sensor；mobile robot；localization strategy

注：本文第二作者（郭倩）對文章貢獻等同第一作者。