基于智能机器人的多传感器信息融合技术

智能机器人主要是依靠信息融合、传感器控制技术以及传统机器人一同组建完成的,随着工业化的发展,智能机器人在多个行业中的引用不断完善,发展迅速,因此,基于以上,本文主要研究智能机器人在信息融合中的技术核心和应用范围,以及信息融合技术在人工智能方面的应用和具体实践中遇到的问题等.     

面向智能机器人的多传感器信息融合技术分析

智能机器人是现代高科技的产物,以其工作效率高、稳定安全、机动灵活的特点成为人类某些领域的工作替代者,主要应用于工作环境危险恶劣、劳动强度高的行业。智能机器人以传统机器人为基础,与传感器控制技术、信息技术有机融合形成的“仿人类”,当前已经进化到多传感器融合的阶段。作为机器人与外界环境连接载体的传感器,配备的种类和数量都在增加。文章阐述了智能机器人传感系统,对其融合的基本原理进行介绍,分析了多传感器信息融合系统构成,深度探索了机器人的多传感器信息融合技术路径,最后对关键问题进行了总结。     

多导航源信息融合技术研究

本文着重对多种导航源（塔康，卫星导航系统，着陆系统，CNI和惯导）信息融合相关技术进行了研究，并提出了一种实现方案。     

多传感器信息融合技术应用研究

近年来,情报、监视和侦察领域的多传感器信息融合技术研究飞速发展,应用领域不断扩展,显示出巨大的优越性,发挥了重要作用。战场的数字化对战场侦察监视领域的多传感器信息融合的质量和效率都提出了更高的要求。根据多传感器信息融合技术的研究现状,从运用的角度出发,结合当前建设中存在的一系列问题,对战场侦察监视领域多传感器信息融合技术的主要作用和工作特点进行了比较深入的研究,分析了多传感器信息融合技术在战略预警探测、地面传感侦察、雷达组网监视、图像情报处理和机载多传感器集成等ISR领域的应用特点和前景。     

多传感器信息融合在轮式机器人运动控制中的应用

分析建立和实现多传感器信息融合模型的基本过程,依据多传感器信息融合技术来达到补充信息和协同信息的目的,从而达到控制轮式机器人运动的作用。轮式机器人可以在运行轨迹为40-100cm半径范围的圆周上灵活自主的调整轨道半径;当运动到擂台边缘5cm附近的位置机器人会自动检测,然后依据自身姿态来合理调整运行情况,保证系统控制机器人运动。     

多传感器信息融合技术及其应用

随着科学技术的迅猛发展,信息采集与融合趋于多元化和复杂化.单一的传感器已经无法满足需求.因此,多传感器信息融合技术开始广泛应用于各行各业,并提高了信息处理的准确性和完整性.从概念、结构与分类、关键算法的研究和实际应用等方面对多传感器信息融合技术进行了介绍,并总结了该技术的发展趋势与未来前景.     

多导航源信息融合技术研究

简单描述了多导航信息源的发展历史和特点，以及在军事领域的发展优势．对信息源的种类和模型进行了简单的归类，并对信息融合的算法进行了探讨。     

基于神经网络的多传感器信息融合及其在机器人中的应用

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。通过神经网络融合方法,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。     

一种机器人非视觉多传感器信息融合方法

当机器人配备多个传感器时，控制系统必须能够把来自不同传感器的数据融合为被测物体的准确表达。本文探讨了多传感器融合的体系结构和两级融合系统，并给出了运用实验结果。     

多传感器信息融合技术在移动机器人障碍探测中的应用

在移动机器人障碍探测中,需要实时准确的感知环境信息,而单一传感器仅能提供部分环境信息,对环境进行描述时存在局限性。文中提出采用红外传感器和超声波传感器相结合来感知环境信息,完成障碍物信息的采集,并利用自适应加权融合算法实现数据融合的方案。实验仿真结果表明,多传感器数据融合后比单一传感器所采集的数据更接近于真实值,波动性小,并且不易受外界环境的影响。该方案较好地满足了移动机器人障碍探测的需要,具有一定的有效性和实用性。     

多传感器信息融合浅析

利用多传感器的信息融合获得有关目标的知识，可以避免单一传感器的局限性限制，减少传感器不确定性误差的影响。本文阐述了多传感器信息融合研究的三个主要领域，即信息表示、融合的模型结构和方法及融合中的控制，并以典型成果介绍了在这些领域研究中已取得的进展。最后，根据国外研究的发展趋势提出了我们的对策。     

浅析多传感器信息融合技术

本文介绍了多传感器信息融合的定义、原理、分类和结构,简要地叙述了多传感器信息融合的特点及其研究方向。     

舰艇编队多传感器信息融合技术

从体系对抗体系的观点出发，首先叙述了舰艇编队多传感器信息融合的重要性和突出优点，然后论述了信息融合的层次，方法，结构和关键问题，最后列举了几个实例。     

多传感器信息融合研究综述

多传感器信息融合是实现无人驾驶的核心技术,多个传感器之间协同收集车辆周围环境的数据信息,经过多传感器融合结构的转换和处理,使用融合算法进行联合分析,能够使车辆全面地感知驾驶环境,帮助车辆完成自主导航、变道、控制速度等智能决策。基于多传感器信息融合的基本定义,从功能模型和结构模型介绍多传感器信息融合的基本形式;重点梳理多传感器信息融合的算法,分为随机类和人工智能类两个大类,详细分析各方法的原理及特点;最后总结出多传感器信息融合策略在实际应用时的主要步骤,同时分析其在无人驾驶场景中的应用,为多传感器信息融合未来理论研究方向和应用实践方向提供参考,从而完成多传感器信息融合的综合分析。     

多传感器信息融合及其应用

阐述了信息融合的定义、原理及信息融合的功能模型．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,多传感器信息融合技术在军事领域、民事领域方面的应用．在此基础上分析了多传感器信息融合的发展趋势,并提出了有待解决的问题     

多传感器信息融合研究现状及展望

本文较为全面地介绍了多传感器信息融合的系统结构，信息融合方法，具体应用实例及存在的问题和发展方向。     

多传感器信息融合专家系统方法

本文探讨了地面战场侦察多传感器系统(GMSDS)的专家系统方法。阐述了以自动化知识为基础的多传感器信息融合专家系统的基本概念,结构组成及适当的推理方法,论述了其应具有的技术特点及信息的相互关系和影响。     

多传感器信息融合技术与应用

多传感器信息融合技术是众多学科所关心的共层次、共性关键技术,在军事和民用方面有着极为广泛的应用。因此,对多传感器信息融合技术进行研究具有重要的理论意义和军事应用价值。文章介绍了多传感器信息融合技术的概念、特点、模型和方法,分析了多传感器网络信息融合技术的应用前景。     

多源信息融合技术及其应用研究

首先,文章阐述了多源信息融合的概念与模型;其次,探讨了多源信息融合的层次和方法;最后,介绍了多源信息融合技术的应用领域和发展趋势,特别讨论了几个新兴的应用领域。