基于神经网络多传感器信息融合在移动机器人中应用

本文探讨了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。在复杂的环境中，单一传感器无法提供足够准确的信息，因此多传感器信息融合成为提升机器人导航和避障能力的关键。本文特别提出了基于模糊神经网络的融合算法，旨在确定障碍物的距离和方位。 介绍了移动机器人在各个领域的广泛应用和对其在非结构化环境中准确感知环境信息的需求。多传感器信息融合技术可以弥补单一传感器的局限性，提高系统决策的准确性，减少不确定性，并利用传感器之间的冗余和互补信息。 文章阐述了一个采用多个超声波传感器的移动机器人模型，这些传感器分布在机器人的不同位置，以检测不同方向的障碍物信息。通过融合多个传感器的数据，可以减少因单个传感器感知误差导致的系统不确定性。作者将13个超声波传感器分为3组，分别安装在机器人的左侧、前方和右侧，以避免传感器间的干扰。 接着，文章详细描述了一个基于模糊神经网络的分区算法。这个算法将传感器的距离信息融合，以确定障碍物的距离和方位。模糊语言变量（如“远”、“中”、“近”）和对应的隶属函数被用来描述障碍物的距离。通过分区算法，每个方向组的传感器数据被融合，从而获取障碍物的精确距离和方位信息。具体算法中，作者将右方区域划分为9个子区，并根据传感器的距离值分配障碍物的方位信息。 这种方法的优点在于，它不仅能提供距离信息，还能通过分析多个传感器的数据确定障碍物的方位，从而提高了导航和避障的精度。通过模糊神经网络的训练和学习，该算法能够适应不同环境条件，为移动机器人的实时决策提供支持。 这篇论文提出了一种基于模糊神经网络的多传感器信息融合方法，用于移动机器人的导航和避障。这种融合策略结合了模糊逻辑和神经网络的优势，能够在非结构化环境中有效地处理和解析来自多个传感器的数据，从而增强了机器人的自主导航能力。未来的研究可能进一步优化这种算法，提高其在复杂环境下的适应性和鲁棒性。