神经网络集成、多传感器融合——在机器人对障碍物的识别中的应用

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。     

神经网络的多传感器数据融合基于新算法在障碍物识别中的应用

本文提出了一种用于自主式移动机器人的障碍物类型识别的数据融合新方法，有两种不同的神经网络－小脑模型联接控制器和多层前向网分别来自ＣＣＤ摄象机的二维图象和来自超声测距系统的距离信息进行数据融合。     

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。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。     

神经网络的多传感器数据融合基于新算法在障碍物识别中的应用

本文提出了一种用于自主式移动机器人的障碍物类型识别的数据融合新方法，有两种不同的神经网络——小脑模型联接控制器（ＣＭＡＣ）和多层前向网分别对来自ＣＣＤ摄象机的二维图象和来自超声测距系统的距离信息进行数据融合，而这两种神经网络事先都用围绕障碍物采集的数据集进行过离线训练．为了验证该系统的有效性，我们构造了一系列的仿真实验．实验结果表明，一台个人计算机就能实时地识别出障碍物的类型．     

RGB-D和惯性传感器融合的地面障碍物检测技术

针对视障人士出行辅助中可通行区域地面障碍物实时检测问题,提出一种基于RGB-D和惯性传感器融合的地面障碍物检测技术.首先建立地面障碍物空间模型,并融合惯性传感器参数计算相机倾角以校正地面障碍物世界坐标;其次针对视障人士实际使用场景和需求,使用阈值分割算法将深度图像中距离较远的检测像素去除,并将深度图划分4个区域,通过融...     

基于多传感器数据融合的环境理解及障碍物检测算法

本文研究了移动机器人中基于Ｄｅｍｐｓｔｅｒ－Ｓｈａｆｅｒ证据推理理论的多传感器数据融合技术．通过融合由ＣＣＤ彩色摄像机获取的２Ｄ彩色图像及由激光测距成像雷达获取的３Ｄ距离图像，移动机器人的环境理解及障碍物检测的可靠性与精度比在任何单一传感器所获得的信息的基础上有了很大的提高．文中探讨了移动机器人中视觉信息融合的许多具有较大难度的实际问题，取得了有意义的结果．     

基于多传感器融合的机器人编队ADRC控制

针对移动机器人编队问题,设计了一种基于多传感器信息融合和自抗扰控制器的编队控制系统。首先,为提高机器人的定位精度,采用卡尔曼滤波算法对激光数据和里程计数据进行融合,以更加精确的获得移动机器人的坐标信息,并建立主从机器人轨迹跟踪误差模型。进而设计了自抗扰控制器,完成扩张状态观测器以及控制规律的设计,实现移动机器人的跟踪编队控制。最后,设计了编队控制实验平台,并在该平台上验证了所提出方法的有效性和优越性。     

基于多传感器信息融合的机器人障碍检测和环境建模

通过融合距离图象和彩色图象为移动式机器人构造二维环境模型及进行障碍检测.其中,环境模型采用了多分辨的二维网格表示结构,较好地解决了计算速度和模型精度之间的矛盾;融合算法的设计是以推广的Dempaser-Shafer证据理论(DSTE)为基础,较好地解决了融合信息的相关性问题;所论及的系统和算法已在真实环境下经过测试,其有效性已被实验所证明.     

基于彩色立体视觉的障碍物快速检测方法

Real-time obstacle detection method is a key technique for machine vision based mobile robot and au-tonomous land vehicle navigation in unstructured environments. In this paper o considering the real-time requirement for stereo matching algorithm, an adaptive color segmentation method for possible obstacle region detection is first developed based on the color feature, and a simple region based stereo matching algorithm of binocular vision for realobstacle recognition is also introduced. Obstacle detection is implemented by combining the road color adaptive seg-mentation method and region based stereovision method. Lots of experiment results show that the proposed approachcan detect obstacle quickly and effectively, and this algorithm is particularly suited for road environments in which the road is relatively flat and of roughly the same color.     

基于小波变换的多传感器图像融合方法

本文首先介绍了图像融合技术的分类,在详细讲述基于小波变换的图像融合原理的基础上,结合本人观点给出了四种有代表性的多传感器图像融合算法,最后总结了图像融合的现状和发展前景。     

分布式多传感器数据融合

介绍经典统计推理理论的分布式多传感器数据融合的概念、形式和方法，以及目前在这一领域研究中已取得的进展及今后的发展趋势．     

基于多传感器信息融合的自主跟随定位及避障方法

针对自主跟随机器人在自由空间中对移动目标进行跟随时,由于信号源发射角度小,自主跟随机器人很容易进入信号盲区,并且难以对移动目标进行精确定位、移动姿态确定等问题,提出了一种基于多传感器信息融合的自主跟随定位及避障方法,该方法通过在移动目标上增加多信号源,使自主跟随机器人与移动目标之间建立冗余信道,并通过多传感器信息融合方法,计算出移动目标中心位置及实时移动姿态;设置测距模块,使自主跟随机器人能避开障碍,保持跟随。根据此方法建立了多信号源定位模型和算法,并对该算法进行了实验验证。实验结果表明,该方法能够准确的对移动目标进行定位和移动姿态确定,并且信号盲区小,能有效的避开障碍,保持对移动目标的跟随,具有一定的工程应用价值。     

基于冗余第二代小波的多传感器图像融合算法

为了增强来自不同传感器的图像信息,改善图像的提取能力,本文采用了一种基于冗余提升小波变换的图像融合算法,算法针对变换后的低频分量和高频分量的不同特点,选用了不同的融合规则进行融合,然后通过冗余提升小波逆变换得到融合图像。实验结果表明,本文算法实现的数据融合图像内容清晰,明显地保存了边缘细节,提高了运算速度,取到了较好的融合效果。     

一种多传感器图像的彩色融合系统

针对像素及多传感器图像的融合问题,设计了一种多传感器图像的彩色融合系统。该系统首先采用Laplacian金字塔变换算法得到灰度融合图像,然后产生共有图像、差异图像和细节增强图像,最后将灰度融合图像、细节增强图像,分别送入RGB通道得到彩色融合图像。实验结果表明,本系统可以有效地对多传感器图像进行彩色融合。根据熵和颜色丰富度两个客观评价指标,本系统的彩色融合图像更清晰,更容易识别目标,包含更多的细节信息,图像信息也更加丰富。     

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.     

基于神经网络和证据理论的图像目标识别研究

提出了一种基于BP神经网络和D-S证据推理的多传感器数据融合图像目标识别算法,利用数据融合的思想对来自目标的多幅图像进行空间域融合处理.首先提取图像的Hu不变矩作为待识别目标图像的特征,尔后针对DS证据理论基本概率指派函数构造困难的问题,用BP神经网络对目标的初步识别结果构造基本概率指派函数,最后用Dempster组合规则对BP网络的初步识别结果进行决策级数据融合,完成了三维飞机图像目标的识别仿真.仿真结果表明了融合识别方法的有效性和鲁棒性,识别率达到100%.     

多传感信息融合与自动化

综述多传感信息融合技术的概念、发展的起因、主要研究内容、现有的理论和方法,同时还就其在工业机器人、汽车自动导航与驾驶、身份识别、多目标跟踪、人工智能等自动化领域的应用进行了讨论.作者对于这一新兴研究方向未来的发展趋势作了展望,并就信息融合的一般理论、主要方法论、存在的问题等进行了探讨.