多传感器信息融合在移动机器人上的应用

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     

机器人多传感器信息融合研究综述

多传感器信息融合是一门新兴的技术,在机器人领域有着广阔的应用前景。综述并分析了多传感器信息融合技术在工业机器人、机器手爪、飞行机器人、移动机器人、爬行机器人和水下机器人中应用的研究现状,从机器人传感器的研制、融合算法、多传感器管理和信息融合仿生机理等方面总结了机器人多传感器信息融合的发展趋势。     

一种基于移动机器人AIM的改进的MSIF技术

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。     

基于多传感器信息融合的移动机器人导航系统

介绍了多传感器信息融合的基本原理,给出了基于多传感器信息融合的移动机器人导航系统结构。建立了移动机器人数学模型,运用基于扩展卡尔曼滤波的信息融合方法实现了移动机器人导航算法。通过实验验证了基于多传感器信息融合的移动机器人导航系统和导航算法的有效性。     

移动机器人导航技术现状与展望

移动机器人导航涉及到路径规划，传感器的选择及传感器信息的融合等技术．本文综述了自主式移动机器人的导航技术，对其中的定位、路径规划及多传感器信息融合等技术进行了较详细的分析．同时对移动机器人导航技术的发展趋势作了进一步的阐述．     

移动机器人多传感器信息融合技术探讨

本文对移动机器人多传感器信息融合技术进行了分析,并采用自适应加权融合算法对多超声波传感器数据与红外传感器数据进行融合。     

基于多传感器信息融合的移动机器人导航系统的设计与实现

概述多传感器信息融合技术的原理与方法，通过实例描述了多传感器信息融合在移动机器人导航中的应用。在能力风暴机器人平台建立了基于多传感器信息融合的导航体系结构，并通过具体的实验和结果表明了多传感器信息融合方法在导航中的有效性。     

基于信息融合的移动机器人导航技术

移动机器人导航系统中，各个传感器由于自身的精度差异以及信源可信性不等，如何有效的综合各信源达到对目标的准确认识，针对移动机器人导航技术的特点，结合多传感器信息融合理论，使移动机器人导航技术实用化，本文介绍了信息融合和导航关键技术，并在自做的平台上简易实现，提出了应用实现中的模型与方法。     

拟人多信息融合在机器人避障中的应用

介绍了拟人多信息融合思想,人工神经网络信息融合的原理和过程.结合实际情况,对智能移动机器人多传感器采集的信息进行了融合处理,将拟人多信息融合的方法应用到了智能移动机器人平台避障实验中.与传统逻辑判断避障的方法进行比较,总结了拟人多信息融合方法在移动机器人避障中的优越性.     

模糊神经网络在移动机器人信息融合中的应用

针对移动机器人所用的传感器,提出了一种用于多传感器信息融合的方法,将模糊逻辑和神经网络结合起来,构建了模糊神经网络,并建立了网络的计算模型.通过建立的模糊神经网络对移动机器人的多传感器信息进行融合,实现了移动机器人对动态环境中障碍和环境类型的实时识别以及无冲突运动.网络的训练和试验表明该方法在移动机器人躲避运动物体中是可行的.     

多传感器信息融合技术在智能机器人环境感知中的研究进展及应用

多传感器信息融合技术是一种有别于经典数据处理技术的高级处理方式,主要目的是为了让智能设备在越来越复杂的工作环境中有更好的表现,使其能有更强的感知能力和操作精准度;在对传感器技术、人工智能、机器人技术、多传感器信息融合技术及常见多传感器信息融合的应用进行了系统的整理和研究后,针对目前的多传感器数据融合技术进行全面地介绍,并简要阐述多传感器信息融合的一般结构,重点分析不同融合算法的特点和优劣势,明确不同融合模型之间的差别以及对数据处理策略上的影响,充分列举现国内外发表的关于多传感器数据融合技术的重要研究及应用,并对多传感器数据融合技术的发展与展望做检验阐述,为多传感器数据融合技术研究提供重要理论依据。     

多传感器信息融合基本原理及应用

全面系统地阐述了多传感器信息融合技术的信息融合理论、模型、算法和应用,并对目前信息融合在机器人、故障诊断、图像处理等领域的应用现状进行了剖析。信息融合技术虽然发展迅速。但由于信息融合技术理论尚待完善,在融合算法、融合模型以及关联的二义性等方面还存在问题。信息融合理论在多传感器分布检测、异类多传感器融合以及建立信息融合数据库和知识库等方面将有进一步发展。     

基于信息融合技术的多传感器大气波导探测研究

结合我国大气波导探测技术发展的实际情况,引入了信息融合技术,介绍并分析了采取多传感器大气波导探测的可行性和必要性,提出了信息融合中的关键技术。结合GNSS探测大气波导和气象水文模型计算大气波导2种方法的特点,初步建立了多传感器大气波导探测系统的信息融合体系结构。     

目标识别中多传感器信息融合算法比较

近年来多传感器信息融合技术在目标识别领域得到了大量研究和快速发展. 介绍了多传感器信息融合目标识别的基本原理及其系统结构, 重点阐述了目标识别中的多传感器信息融合算法, 并对识别效果进行比较, 最后指出了该领域今后的发展趋势.     

超低空分布式多传感器探测节点的设计

由于雷达探测存在盲区,低空与超低空飞行的入侵目标给雷达防御系统带来困难与威胁。基于GPS技术、多传感器技术、网络技术及单片机技术设计出一种分布式多传感器探测节点,把远程分布的多传感器探测节点所探测到的信息实时、有效地汇集在一起,实现超远距离的多传感器信息融合,实时进行目标发现,可弥补雷达防御系统存在的漏洞,有效地杜绝雷达防御系统存在的安全隐患。     

多传感器信息融合技术

文章通过对多传感器信息融合技术近年来国内外研究成果的总结,阐述了信息融合的基本概念,包括定义、融合模型、融合方法、应用领域,并对目前信息融合在智能机器人、故障诊断等领域的应用现状进行了剖析;信息融合技术虽然发展迅速,但尚待完善,在理论框架、融合模型、融合算法、关联二义性等方面还存在问题,最后指出了信息融合的研究方向,使读者能够全面地了解和掌握信息融合技术,并为其实际应用这一技术打下坚实的理论基础.     

基于视觉与电弧多信息传感的焊缝跟踪算法

随着焊接传感技术以及信号处理技术的快速发展,人们越来越注重对焊接过程质量控制的研究,而多传感器信息融合技术是焊接质量控制的一种重要的方法,采用该技术实现熔化极气体保护焊(MIG)脉冲焊接质量的自动控制。该技术采用了视觉传感器和电弧传感器将采集的不同的描述信息进行了有效的特征提取和传输,并运用多传感器信息融合算法进行焊缝的跟踪。视觉传感器利用工业电荷耦合元件(CCD)获取图像信息控制焊炬的横向偏差信息,电弧传感器利用数据采集卡获取电流信息控制焊炬的高度互补偏差信息和横向的冗余信息,将两种传感器得到的冗余信息和互补信息在特征层下进行融合实现焊接过程横向和高度的纠偏控制。冗余信息的融合可以实现视觉传感的图像去噪,而互补信息的融合可以进一步提高焊缝跟踪的精度。实验结果表明,所提算法能够较好地提高焊接的质量,从而也验证了算法的有效性和合理性。     

模糊数据融合在多传感器环境监测中的应用

文章提出了一种应用多传感器模糊数据融合技术的信息检测方法。该方法采用多传感器监测被测环境的温度、湿度和通风量等参量,将多个传感器所获取的多元信息模糊化后,经过融合中心的合成运算和决策规则的运用,获取被监测环境状态参数的精确估计,最终用于信息决策。实验结果表明,该方法能有效地提高环境状态监测的准确率,增加状态监测的置信度,提高监测系统的性能。     

多传感器信息融合技术及其发展趋势

阐述了信息融合的定义、设计流程及信息融合的处理过程,分析并比较了多传感器信息融合的层次。介绍了多传感器信息融合的技术和方法及其在军、民事领域方面的应用。在此基础上提出了有待解决的问题,并分析了多传感器信息融合的发展趋势与进展。