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基于神经网络的多传感器信息融合技术
在移动机器人中的应用
摘 要:基于模糊神经网络的多传感器信息融合,提出了一种简单、
有效的分区算法来确定障碍物的距离和方位。采用 BP 神经网络对
障碍物环境进行分类以及模式识别,为移动机器人的导航和避障提
供了一种有效的方法。
关键词:可移动机器人;多传感器信息融合;神经网络
0 引 言
可移动机器人的迅速发展,扩大了它在各个行业的应用,其工作的空间和环境也日益复
杂。为了实现机器人在非结构化环境中安全、自主地完成各项任务,必须获得外界环境准
确、统一的信息描述。单一的传感器在获取信息上的诸多缺点限制了机器人更高层控制系
统决策和判断的准确性,因此,在机器人中应用多个传感器,采用信息融合技术进行多传
感器信息处理,是赋予机器人更高职能的关键技术之一。将数据融合技术引入到机器人环
境障碍物分类领域,能显著地提高多传感器系统对环境分类的准确率;可以增加测量维数,
消除不确定因素的影响,扩展时间和空间的覆盖范围,降低对单个传感器的性能要求;能
够充分发挥每一个传感器信息源的作用,利用各数据源间冗余和互补信息。文中设计的可
移动机器人传感器系统,应用模糊神经网络技术创建并训练神经网络,采用自行设计的 BP
神经网络对多传感器信息进行融合,为可移动机器人的避障和导航提供决策依据。
1 基于神经网络技术的多传感器信息融合
本系统的移动机器人模型中采用了多个超声波传感器,分布在移动机器人的不同部位,
检测不同方向上的信息,用于探测机器人所处环境中的障碍物信息。通过融合多个传感器
对周围障碍物对象的冗余和比较完全的表达,将减小由于各传感器的感知误差而带来的整
个系统的不确定性。
根据机器人设计尺寸,相邻两对传感器间的角度为 3O。,在机器人周围共布置 13 个超
声波传感器(测距范围 5 m),传感器的分
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butterflyfly007
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