在现代机器人技术中，多传感器信息融合技术是提升机器人智能决策能力的核心手段之一。尤其在机器人的避障功能上，该技术被广泛应用。避障功能是机器人自主导航中的重要组成部分，其目的在于避免机器人在移动过程中与障碍物发生碰撞，保证机器人安全地在复杂环境中运行。
多传感器信息融合技术是指利用多个不同类型的传感器收集环境信息，通过特定的算法将这些信息进行综合处理，以获得比单一传感器更准确、更丰富的环境信息。在避障应用中，通过融合来自超声波传感器、红外传感器、视觉传感器等多种传感器的数据，可以使得机器人对障碍物的识别更加准确，对环境的理解更加深刻。
本文提到的粗糙集理论是一种处理不确定性和不完整性的数学工具。在多传感器信息融合中应用粗糙集理论，可以有效地处理和提取传感器数据中的有用信息，减少数据的冗余，从而提高决策的准确性和系统的可靠性。粗糙集理论通过定义信息系统的“知识”，即通过属性（如传感器数据）对对象（如环境）进行分类的能力，来对信息进行简化和近似。
文中所述的DSP+MCU双CPU系统是避障系统硬件设计的核心。数字信号处理器（DSP）具有强大的数据处理能力，适合完成复杂的数学运算和算法实现；而单片机（MCU）则在实时控制方面有着优良的性能。通过将两者相结合，可以充分发掘它们的优势，实现更高效的数据处理和精确的控制。
在硬件设计方面，本文介绍了所使用的DSP和MCU的型号及其性能参数。例如，所选的DSP是TMS320C5416，具有160MHz的时钟频率和128K的内部RAM，能够满足复杂运算的需要。MCU方面，选择了C8051F021，其具备25MHz的时钟频率和丰富的数字外设，保证了控制的灵活性和实时性。这些硬件的设计和选用是实现机器人避障功能的基础。
避障技术根据机器人所处环境信息的已知程度分为全局路径规划和局部路径规划。全局路径规划通常应用在环境信息已知的情况下，通过预先设定的路径完成任务。局部路径规划则应用在未知或部分未知环境，需要机器人实时地对环境进行感知，并作出相应的路径规划与避障决策。
为了解决机器人在未知环境中避障的问题，研究者们提出了多种方法，例如人工势场法。该方法通过设置虚拟的势场，使得机器人能够像受到物理力的作用一样避开障碍物，并沿着目标方向移动。然而，这些方法通常仅适用于已知环境。对于未知环境，通过多传感器信息融合技术实时获取环境信息显得尤为重要。
多传感器信息融合技术在机器人避障中应用广泛，可以显著提升机器人的自主导航能力。通过结合粗糙集理论与先进的硬件设计，如DSP和MCU的双CPU系统，使得机器人在复杂环境中能够更加灵活、安全地完成避障任务。未来，随着技术的进一步发展，多传感器信息融合技术将在提高机器人智能化水平方面扮演更加重要的角色。
