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摘要
对于典型的呼吸跃变型水果，降低外源乙烯浓度可以减弱果实对乙烯的敏感性，从而延缓内源乙烯跃变高峰及呼吸跃变高峰的出现，对果实起到一定的延缓衰老作用。首先采用MOX气体传感器构建高精度乙烯浓度传感器；其次，基于Kernel DM+V算法，开展单一和多气源定位实验，形成SLAM-GDM地图对未知环境中的乙烯进行气源定位和浓度分布可视化；最后采用乙烯降解机器人开展降解实验。实验结果表明：所建立的气体分布模型能够预测气源位置，SLAM-GDM地图性能在预测单气源位置上的平均误差为0.78 m,精度高于95%;多气源位置预测实验表明，方差分析具有较高预测精度，气源预测位置平均误差小于0.48 m,相对误差小于5%;气体降解机器人能够根据乙烯气体分布图较为准确地找到气源位置，并以较高的速率进行乙烯降解。本研究通过移动机器人进行乙烯气源定位与降解乙烯，从而延长水果保鲜期和货架期，在水果保鲜领域具有应用前景。
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单位电子工程学院; 华南农业大学
