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模糊神经网络信息融合方法在机器人避障中的应用 总被引:8,自引:0,他引:8
基于Takagi—Sugeno(T—S)模型的模糊神经网络不但具有模糊逻辑和神经网络两者的优点,又具有很好的学习能力。将基于T—S模型的模糊神经网络的信息融合算法应用在移动机器人的避障运动中,采用了多个超声测距传感器探测障碍物的距离和方向,经过模糊神经网络信息融合后,实现了机器人对障碍物和环境类型的识别以及无冲突的运动。实验表明:此方法能够使机器人安全避障。 相似文献
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为了更好地解决移动机器人在未知环境下的自主避障问题,采用多传感器信息融合的方法,通过多个超声传感器对障碍物信息进行采集。合理确立模糊控制器的输入输出,通过模糊推理将障碍物距离信息模糊化,建立模糊规则并解模糊,以达到对移动机器人的安全避障的控制。通过建立移动机器人运动模型,设计了仿真平台,得到实验结果表明:该算法具有良好的可行性。 相似文献
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多传感器信息融合技术在科研领域已迅速发展起来 ,它包含了控制理论、信号处理、人工智能和数理统计等方面的知识。在机器人领域的应用越来越多 ,使得机器人更加智能化。文中对多传感器信息融合的方法进行了概括 ,并列举了近年来其在移动机器人领域的应用。最后展望了多传感器信息融合的发展 相似文献
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智能移动机器人的超声避障研究 总被引:1,自引:0,他引:1
智能移动机器人是机器人研究领域的重要方向,是当前机器人领域中最活跃的研究主题之一.在分析了智能移动机器人避障常用传感器的基础上,提出了基于多超声传感器的移动机器人的超声避障系统.介绍了超声避障系统的模糊控制规则和非模糊化,并给出了实验结果.实验结果表明,模糊控制机理和策略易于接受和理解,便于应用开发,模糊避障算法对环境有很大的适应性,机器人在不同的环境条件下实现了避障. 相似文献
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移动机器人的超声模糊避障算法 总被引:5,自引:7,他引:5
超声传感器是移动机器人避障常用的传感器.但存在幻影的干扰。该文提出多个超声传感器的模糊避障算法.该算法把多个超声传感器分为左右两组.如果障碍物在右侧.机器人就向左转,反之机器人向右转。实验表明.该文提出的算法可以实现机器人的安全避障。 相似文献
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多传感器信息融合在移动机器人定位中的应用 总被引:7,自引:1,他引:7
机器人自定位是实现自主导航的关键问题之一。为了满足机器人在导航时精确定位的要求,提出一种基于多传感器信息融合的自定位算法。根据对机器人运动机构的分析和运动机构间的刚体约束,建立起机器人的运动学模型;由传感器的工作原理建立里程计和超声波传感器的观测模型;利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法将里程计和超声波传感器采集的数据进行融合;最后,由匹配的环境特征对机器人的位置进行修正,得到精确的位置估计。实验结果表明:该算法明显地消除了里程计的累计误差,有效地提高了定位精度。 相似文献
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多传感器信息融合即融合多个传感器提供的冗余、互补或更实时的信息,可以获得系统所需的更准确和更精确的信息。介绍了神经网络融合方法,探讨了信息融合技术在机器人方面的应用。机器人避障实验验证了所提方法的有效性。 相似文献
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移动机器人在做漫游运动时,它的运动是随机的,因而避障是漫游过程中必须要解决的问题.本文应用多超声波传感器设计了移动机器人漫游避障的控制算法,在Pioneer 3-Dx型移动机器人自带的仿真平台SRIsim上进行了仿真实验,仿真结果表明了所设计算法的有效性和可行性. 相似文献
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为了解决移动机器人在室内环境中的定位问题,设计航迹推测算法实时获取机器人的位姿信息。针对未知环境下的实时避障问题,提出基于多传感器信息融合的算法,用超声波、红外传感器对移动机器人周围的环境信息进行探测,进行数据融合,获得有效的距离信息。根据目标点信息和传感器测距信息,设计模糊控制器来实现实时避障行为。为了验证算法的可行性和有效性,在AS-R室内移动机器人平台上进行实物实验。实验结果表明:该方法能够引导机器人避开多个障碍物,到达目标点。 相似文献
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移动机器人听觉定位技术研究 总被引:2,自引:0,他引:2
将声源定位技术应用于机器人,使其具有听觉感知定位能力,这为机器人感知技术的研究提供了新的思路。本文综述智能移动机器人听觉感知技术的研究现状、主要问题及发展趋势,对声音信息的获取、初始声音信息的处理、声源定位、多传感器信息融合等技术进行详细介绍,并对其优缺点进行比较。 相似文献
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多传感器信息融合技术在移动机器人领域中有着重要的地位。本文针对AIM移动机器人的多种传感器分布.提出一种改进的信息融合算法。该算法回避了对障碍物进行直接的估计,通过融合红外传感器和超声波传感器提供的冗余、互补的信息.得到机器人能够前进的方向。仿真试验结果表明算法效果良好,可在AIM移动机器人躲避障碍物和路径规划中得到有效的应用。 相似文献
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本文在移动机器人的避障系统中,充分利用数字信号处理器(DSP)超强的运算能力,以及单片机(MCU)善于控制的特点,构造了DSP+MCU的双CPU系统,并且利用粗糙集理论进行多传感器信息融合,实现了移动智能机器人在不确定环境中实时获取外部信息,快速地实现避障. 相似文献
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基于D2S 证据理论的移动机器人
多传感器信息融合方法研究与应用 总被引:4,自引:0,他引:4
针对全自主式移动机器人,以首届CCTV全国机器人电视大赛为背景,提出了通过D-S证据理论和模糊集合理论相结合的方法,对多传感器信息进行融合,较好地解决了机器人在复杂环境下运动的多传感器信息融合问题,实现了移动机器人的准确定位。 相似文献
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近年来,基于传感器的机器人研究成为开发智能机器人的一个重要方面,它极大地改善了机器人的作业能力,具有重大的应用价值和发展前景。多传感器融合技术就是对同一检测对象,利用各种传感器检测的信息和不同的处理方法以获得该对象的全面检测信息,从而提高检测精度和可靠性在多传感器系统中,信息表现为多样性、复杂性以及大容量,信息处理不同于单一的传感检测处理技术,多传感器信息融合技术已成为当前的一个重要研究领域。目前信息融合方法利用多个信息源所获取的关于对象和环境的信息获得根据任务所需要的全面、完整的信息,主要体现在融合算法上。因此,多源信息融合的核心问题是选择合适的信息融合算法。 相似文献