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。     

多传感器信息融合技术及其在机器人中的应用

多传感器信息融合技术是近年发展起来的一门新兴技术,在机器人领域有着广阔的应用前景。通过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。主要论述了多传感器信息融合的一般方法,并对其在机器人领域的应用进行了介绍。最后指出多传感器信息融合技术在微传感器、智能传感器和自适应融合等方面的发展方向。     

自治式水下机器人多传感器信息的处理

本文提出了某自治水下机器人系统中多傅感器信息运用和处理的分层结构与方法。包括对单个傅感器静态建模,动态校正,以及对多傅感器信息的融合。在融合中应用了DEMPSTER—SHAFER证据推理方法。     

多传感器信息融合技术在机器人中的应用研究

随着智能机器人应用领域发展需求,移动机器人控制系统中使用的传感器种类和数量不断增多,但每种传感器都有一定的使用条件和感知范围,只能给出环境或对象的部分信息,机器人通过多传感器信息融合技术多视角完成信息处理及综合,实现其智能感知与智能控制功能。     

多传感器信息融合在轮式机器人运动控制中的应用

分析了多传感器信息融合模型的建立和实现的过程,并利用多传感器信息融合技术中的信息协同和信息互补来完成对轮式机器人的运动控制。运行结果表明机器人可以半径范围为40cm～100cm的圆周上自主运行并能够灵活调整轨道半径;当机器人接近擂台边缘约5 cm时会自动检测边缘位置并根据自身的姿态情况及时调整运动方向。该系统运动控制性...     

多传感器融合技术在蟑螂机器人控制中的应用

多传感信息融合对于蟑螂的运动灵活性具有重要作用,为了模拟蟑螂腿毛的功能,提出采用多传感器信息融合技术开发了一种信息实时采集系统;该系统利用廉价鼠标作为传感器,在蟑螂机器人的腿上安装若干光电传感器来模拟蟑螂运动过程中腿毛的触觉,从而解决机器人位姿识别和避障的问题,为实现实时控制和智能控制提供保障;为了简化鼠标的安装,通过在蟑螂身体上安装鼠标传感器来检测位姿的方法,验证了算法的正确性,说明了模拟腿毛的功能;应用结果表明,该系统稳定性好,价格低廉,有一定的实用性与推广价值.     

基于多传感器信息融合技术在灭火机器人系统的设计

提出一种通过多传感器信息融合技术来提高灭火机器人的火焰、距离检测的准确性,设计了由超声波、红外测距模块和数据融合模块组成的测距避障子系统;由红外火焰检测模块、数据融合模块组成的火焰检测子系统,在此基础上,采用自适应加权数据融合算法分别对多传感器检测的距离和火焰信息进行融合,以提高对火源目标判断的准确度;实验结果表明,设计的智能灭火机器人传感器软硬件系统测量相对误差小,能很好的反映火灾现场信息,满足火情探测和灭火需要,具有很强的使用价值。     

智能系统多传感器信息融合研究进展

本文较为全面地介绍了智能系统多传感器信息融合方面的研究进展，简要地指出了多传感器信息融合研究中存在的主要问题和发展方向。     

基于多传感器信息的临场感技术

临场感和虚拟现实技术是当前的热门技术，这项技术的关键之就是传感器技术。在具有临场感和虚拟现实感觉的系统中，正是强大的各种传感子系统的支持，为操作者提供了很自然的，类似人自身感觉器官的感觉，让人有一种身临其境的感觉。     

智能传感器.网络传感器.信息传感器

本文论述了智能传感器，网络传感器，信息传感器自自的概念特点及相关技术方案，特别提出了“信息传感器”这一新概念，指出其具有的理论价值和广泛的应用前景。     

基于多传感器信息融合的海底测绘机器人导航系统设计

测绘机器人海底巡检可以解决人工作业的安全威胁,面对复杂的海底作业环境,设计了基于多传感器信息融合的海底测绘机器人导航系统。通过对巡检机器人的功能板块划分,构建海底测绘机器人导航控制系统框架,划定机器人测绘的频率范围,设计多端反馈信号处理电路,基于多传感器信息融合方式选择主要和局部滤波器的状态向量,对应机器人海底测绘图像;以特征识别技术搭建海底导航模型,描述海底测绘目标物位置。实验结果表明：该文系统在海底测绘过程中,经度、纬度和高度定位误差,可以控制在1.25 m之内。东向、北向和天向速度误差在0.8 m/s内,具有较好的实际应用效果。     

基于多传感器信息融合的避障循迹机器人设计

目前循迹机器人在多传感器信息融合、多行为冲突等问题的解决上尚存缺陷,不能准确识别U形等复杂障碍并智能选择最优避障路径.设计以QT89S52单片机作为轮式机器人的MCU,使用红外和超声波传感器采集周围环境信息,综合优先级裁决方法和模糊行为融合法处理多传感器信息,控制轮式机器人的运行状态,较好地处理循迹过程中存在的各种行为以及行为冲突,更准确地检测识别标志信息,以最优路径避开U形等复杂障碍并保证循迹的快速性和准确性.将所提出的方法应用在轮式机器人上,结果验证了其有效性.     

基于多传感器信息融合的侦察机器人模糊路径跟踪行为研究

侦察机器人自主路径跟踪是执行侦察任务时需要的一个基本行为.首先,用简化的模糊推理方法实现了路径跟踪、障碍避让和车体平衡三个基本智能行为模块,然后通过基于行为优先级的行为协调机制将这些基本行为组合起来,实现了具有多个传感器信息输入和具有自主障碍避让和车体平衡控制能力的自主路径跟踪组合行为.算法具有模块化和分布智能的特点,实时性好,降低了算法实现的复杂性.仿真和实验结果证明了算法的有效性.     

基于多传感器的智能机器人信息融合,控制结构和应用

智能机器人能最佳地、综合地使用多传感器信息，具有完成某一特写任务所需的完备信息，从而实现在各种复杂、动态的、不确定环境中的自主性、多传感器信息融合是指将经过集成处理的多传感器信息进行合成。形成对外部环境某一特征的一种表达方式，经过集成与融合的多传感器信息能完善地、精确地反映环境特征，而单一传感器只能获得环境特征的部分信息段，经过集成与融合的多传感器信息具有以下特征，信息冗余性、信息的互补性、信息的