国外手爪中多传感器数据融合技术的研究概况

近年来 ,多传感器数据融合技术已引起世界范围内的普遍关注 ,成为一个新兴的技术方向 ,并已成功地应用在军事系统、交通系统和智能机器人等研究领域。手爪是空间智能机器人的关键部件之一 ,它集成了视觉、触觉和力觉等多种传感器。为了能进行灵活和自适应的操作 ,机器人手爪必须要采用多传感器数据融合技术。该文介绍了机器人手爪中多传感器集成和数据融合技术的研究概况 ,对我国机器人的研究发展具有一定的借鉴意义。     

基于多层径向基神经网络的机器人手爪腕力测量

机器人手爪腕部所受的力的量化对于机器人的安全操作是非常重要的.为了获取手指上力传感器的输出变化,首先对机器人进行标定实验,得到了机器人在行走和操作工件时腕部所受的多维力的信息.分析了利用经典的BP网络、RBF网络方法对机器人手爪腕力测量的缺陷,设计了一种新的神经网络.3R神经网络,对机器人手爪的8个指力传感器数据进行数据融合.结果显示,该方法能大大提高手爪腕部所受的力的估测精度,从而为机器人的安全操作提供了决策依据.     

多传感器数据融合技术概述

多传感器数据融合技术是一门新兴前沿技术。近年来,多传感器数据融合技术已受到广泛关注,它的理论和方法已被应用到许多研究领域。介绍多传感器数据融合的基本原理和过程,重点介绍多传感器数据融合的三个层次并对三个层次进行比较,最后论述数据融合技术的发展趋势。     

基于CAN空间机器人智能手爪数据通讯设计

提出利用CAN总线实现空间机器人多传感器智能手爪系统数据采集单元间通讯的方法,并将其运用到多传感器智能手爪运动控制系统中.同时结合高性能微转换器ADuC812确定了合理的通讯硬件结构,有效地解决了多传感器系统大信息量传输时存在的"瓶颈"问题.     

基于多传感器融合的机器人导航系统设计

随着传感器技术的进步,多传感器信息融合技术在移动机器人中的应用已经成为一个热门的研究领域,为移动机器人探索不确定和未知环境提供了一种技术途径,是机器人实现更高级智能行为的基础。目前,用于移动机器人避障和导航控制的多传感器信息融合方法主要有模糊逻辑和神经网络。在机器人避障和导航控制中,本文采用了基于模糊逻辑的多传感器信息融合算法。通过对多传感器的信息进行融合能较好地实现机器人在未知环境中的自主避障与导航,并对这种控制方法进行了MATLAB仿真。通过对MATLAB仿真结果的比较,证明了在机器人的避障和导航控制中,该信息融合算法是优于传统信息融合算法的。     

面向网络遥操作的多传感器集成手爪的设计

以网络遥操作为应用背景，设计了一种分层的多传感器集成手爪。设计中首先提出了包含了数据采集层、数据处理层、网络交互层等三个层次的手爪体系结构。然后提出了基于支持向量机的融合算法，并结合CAN总线等技术对手爪系统进行了逐层设计，使其具有模块化、智能化等特点。还搭建了多传感器集成手爪实验系统，完成了基于多传感器集成手爪的网络遥操作作业。实验结果表明：该手爪具有较强的局部自主能力，并有效提高了网络遥操作系统的作业能力。     

多传感器数据融合浅析

近十几年以来，多传感器数据融合技术已爱到广泛的关注，它的和方法已被应用到许多研究领域，本文主要阐述数据融合技术在Ｃ＾３Ｉ中的应用，首先介绍了多传感器数据融合的基本概念，进而以国内外发表的文献为例说明了数据融合技术已取得的进展，最后对数据融合技术进行了展望，并提出了我们的对策。     

多传感器数据融合技术及其在光伏电站监控系统中的应用

本文结合近年来国内外对多传感器技术的研究成果,讨论了多传感器技术的定义、优点、发展历程,着重介绍了多传感器数据融合的工作原理、主要研究方法和技术及应用。并在此基础上,介绍了光伏电站监控系统中多传感器数据融合的模式,将多传感器数据融合技术应用于光伏发电系统之中,可大大提高光伏系统中仪表的精度、可靠性和容错能力。     

多传感器数据融合研究

数据融合技术又称多传感器数据融合或分布式传感,即对多类多源和多平台传感器数据进行组合,提供有关空间信息综合态势的一种数据处理技术。数据融合可分为：信号级数据融合、像素级数据融合、特征级数据融合和符号级数据融合。本文讨论了红外图像、可见光图像、多谱图像、雷达图像等的数据融合问题以及各级数据融合的方法。     

一种高精度多传感器融合测距系统

通过测距系统计算机器人运动路径是机器人壁障、路径规划以及协作编队关键技术之一。根据移动机器人工作环境地形复杂、光线差等特点,采用高精度激光传感器和超声波传感器协同测距,以ARM9为核心设计了软硬件,在此基础上,研究了自适应加权平均数据融合算法,并分析了各传感器的误差和方差。经实验统计,多传感器融合比单一传感器测量精度平均提高了47%,测量误差减小到0.5 cm以内,表明本系统提高了测量精度和可靠性。     

多传感器数据融合与航迹预测的模型设计

文中建立了功能完整的多传感器数据融合模型,使用最邻近数据关联(NNDA)算法提取目标航迹,采用三次样条插值实现时间配准,并将传感器性能作为权重应用到航迹对的融合中,使用加权平均的方法融合航迹对.引用回声状态网络(ESN)技术实现航迹的预测.基于雷达数据在不同运动场景中测试模型性能,对于匀速直线运动和机动转弯的目标,模型具有较高的跟踪和预测精度.     

基于多传感器数据融合的故障诊断技术

提出了一种基于多传感器数据融合的故障诊断系统框架 ,给出了故障诊断融合技术的详细算法和提高系统柔性与开放性的方法 ,以及与其他故障诊断方法相融合的方法与算法 .提出的基于多传感器数据的故障诊断融合技术具有较好的实时性、柔性与开放性 .检测、控制与多传感器故障诊断相融合可使系统在不增加设备投资的前提下改善系统的性能     

基于信任度的多传感器数据融合及其应用

针对多传感器信息采集系统中的数据不确定性问题,提出了一种基于信任度的多传感器数据融合方法.该方法首先定义一个模糊型指数信任度函数,对两传感器测得数据间的信任程度进行量化处理,并通过信任度矩阵度量各传感器测得数据的综合信任程度,以合理地分配测得数据在融合过程中所占权重,得到数据融合估计的最终表达式,从而实现了多传感器数据的融合.分析土壤含水率的数据融合结果可知,应用所提出方法使融合结果的标准差降低至0.0084,随机干扰下变化幅度仅为0.0027%,不仅达到了比传统方法更高的融合精度,而且具有良好的抗干扰性.     

Design and implementation of information acquisition system architecture for multi-sensor robots

A multi-layer controller architecture based on digital signal processor(DSP)and on-chip MCU was proposed for multi-sensor information acquisition system;it consisted of a data acquisition unit and a data fusion unit,and used a host controller to connect the two units into all integrated system.Compared with architectures of traditional acquisition system,this architecture had good openness and goad adaptability of algorithms in hardware.To validate its feasibility,a small-scale prototype was cleverly designed,which adopted ADuC812.tMS320F206 and 89C51 as controllers,and had 16-channel ADC and 12-channel DAC with high accuracy of 12-bit.The Interfaces between different controllers were introduced in detail.Some basic parameters of the prototype were presented by board-level tests and by comparison with other two systems.The prototype Was employed to provide on-line state measurement,parameter estimation and decision-making for trajectory tracking of wheeled mobile robot.Experimental results show that the prototype achieves the goals of data acquisition,fusion and control perfectly.     

多传感器信息融合技术的研究与进展

介绍了多传感器信息融合技术的概念,分析了多传感器信息融合层次的问题,提出了多传感器信息融合的主要方法,预测了其发展趋势。     

多传感器稳健融合跟踪算法

讨论了多传感器融合跟踪的稳健性算法．针对集中式多传感器的融合跟踪结构,采用统计方法和随机逼近方法分析了传感器最优权的选取原则,得出了传感器融合对公共测量噪声没有影响的结果．依据最优选取原则给出了两种自适应融合跟踪算法,算法能在线适应传感器性能的变化,并使融合方差最小．采用典型航路进行了算法仿真,结果验证了理论分析的合理性和工程应用有效性．     

信息融合技术在激光-TIG焊接监控过程中的研究

阐述了多传感器信息融合理论,结合卡尔曼滤波原理,提出了卡尔曼滤波融合算法,并将此算法应用于激光焊接质量控制过程中.理论分析和计算机仿真验证表明,该算法能获得平缓的控制特性,可以有效提高激光焊接过程的监控性能.     

云计算下大规模非显著特征多传感数据融合系统设计

云计算环境下存在大规模非显著特征多传感数据,传统数据融合系统容易受到传感器自身干扰,融合结果不可靠。为此,设计了一种新的云计算下大规模非显著特征多传感数据融合系统。给出融合系统总体结构,介绍了非显著特征数据采集模块。利用模糊理论与协方差匹配技术对经典卡尔曼滤波技术中的噪声协方差进行修正,以滤除传感器自身噪声。在云计算环境中,以联合滤波结构为基础,实现云计算下大规模非显著特征多传感数据的融合。实验结果表明,所设计系统融合结果可靠、实用性强。     

基于嵌入式多传感器的信息融合模型的研究

针对目前煤炭企业生产安全监控系统的结构特点,分析了单一传感器信息采集存在的问题,提出了基于嵌入式智能代理的多传感器信息融合的方法来提高系统信息的精确性和可靠性。在智能代理技术的基础上,确定了煤矿多传感器信息融合的结构模式,建立了多级信息融合的模型。该模型有效地构成了智能分布式监控系统,对于提高煤炭安全生产具有重要意义。