机器人中的多传感器信息融合技术

针对单一传感器在信息采集时所受的限制,该文利用多传感器信息融合的特点,分析了该技术在机器人中的应用。     

基于多传感器信息融合的机器人故障诊断

提出一种新型的多传感器信息融合方法,并将此方法与支持向量机相结合,针对生产装配线上机械手在向抓握物体位置行进时遇到的机械手受阻、前方碰撞、除前方外其他方向碰撞3种故障形式进行诊断;通过适当融合向量的选取、支持向量机模型参数的寻优,成功地对3种故障进行了诊断;同时,对多传感器信息融合方法中的融合向量属性数量的选择进行了分析.结果表明,在传感器测量数据一定的条件下,融合数据属性数量的选取对融合向量样本的数量、分类的准确率均有影响.     

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。     

多传感器信息融合技术

多传感器的集成与融合技术已经成为智能机器与系统领域的一个重要的研究方向。它不仅可以描述同一环境特征的多个冗余的信息,而且可以描述不同的环境特征。多个传感器的使用还可以使信息采集和处理过程并行化,不仅可以得到更全面、更准确的信息,而且减少时间和成本,提高整个系统的性能。     

多传感器信息融合技术浅析

多传感器的集成与融合技术已经成为智能机器与系统领域的一个重要的研究方向。它不仅可以描述同一环境特征的多个冗余的信息,而且可以描述不同的环境特征。多个传感器的使用还可以使信息采集和处理过程并行化,不仅可以得到更全面、更准确的信息,而且减少时间和成本,提高整个系统的性能。     

基于多传感器信息融合的智能仪表研究

针对智能仪表多传感器系统中存在的信息处理复杂、不可靠等问题,提出了利用智能仪表中的多传感器信息资源,融合多传感器信息,提高智能仪表检测精度和可靠性的方法。结合矿井瓦斯监测、井下煤的自燃监测等实例,介绍了智能仪表中多传感器信息融合的模式,以及智能仪表研究设计中应注意的问题。将多传感器信息融合技术应用于智能仪表之中,可大大提高智能仪器仪表的精度、可靠性和容错能力。     

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

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。     

多传感器机器人数据采集与融合系统研究

根据多传感器机器人控制器数据采集量大、数据融合算法复杂、系统实时性强的特点 ,提出了基于ADμC812和TMS32 0F2 0 6的双CPU结构的机器人信息采集与数据融合系统结构 .介绍了该系统的硬件组成、基本工作原理以及接口电路 ,并给出了ADμC812子系统程序流程图 .     

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。     

多传感器集成与信息融合原理

现代监控系统需要检测工作环境多个物理参数,因单个传感器难以提供比较全面环境信息,多传感器配置成为现实、可行的选择.在阐述多传感器集成与信息融合出现的历史背景、含义、特点的基础上,系统地阐述了多传感器系统研究的主要内容,核心研究内容包括拓扑结构与融合模型.     

浅谈多传感器信息融合技术

在未来战争中,制信息权的争夺将在很大程度上取决和依赖于各类传感器设备。战场指挥官和战斗人员所获得的信息将不再来自于单个传感器,而是来源于多个传感器。因此,多传感器信息融合技术迅速发展起来。本文主要阐述了多传感器信息融合技术的概念、基本原理和功能模型。     

基于多源信息融合的管道机器人定位技术研究

提出了3种管道机器人定位方法,即基于视觉的CCD定位方法,加速度定位法,多里程轮定位法。在考虑到3种传感器的精度差异及运用范围的基础上,提出了定位技术融合理论,在该理论的基础上,给出了并行结构融合系统的最优分布式定位融合算法,验证了多传感器定位融合系统相比于单一传感器系统,定位性能有了明显提高,实现了机器人在管道中定位精度的提高。     

多传感器信息融合的路径研究

面对当今科学技术发展与信息化进程不断加快的时代背景,无疑为电气工程及自动化领域带来了前所未有的发展机遇,多传感器信息融合技术的不断创新显然是一项极为重要的课题.为此,本文围绕人工智能方法研究中实现信息融合技术的运用、故障诊断系统中有效应用信息融合技术、信息融合技术深度运用于图像处理模块之中的三个方面,就多传感器信息融合...     

基于颜色信息足球机器人视觉跟踪算法

机器人足球比赛是一项非常复杂的高技术对抗活动,其中快速准确地识别小球和机器人小车是决策及控制的基础,在足球机器人视觉跟踪中,颜色信息是最主要的识别分别依据由于ＨＳＶ模型更接近人眼对颜色的感知,在不同光照条件下,色调参数Ｈ数值较稳定,比较适合用识别处理更接近人眼对颜色的感知,在不同光照条件下,色调参数Ｈ数值较稳定,比较适合用做识别处理的基础。因此使用色调Ｈ和亮度Ｖ作为识别颜色的参数,同时为了提高识别速度,作了一些改进,并提出了一种闹尔夫球和机器人小车的快速识别算法,试验快速准确,证明了该算法的可靠性和有效性。     

多传感器信息融合的结构及其算法

文章介绍了多传感器信息融合的四种结构及其算法.并阐述了各自的优缺点,集中式最大的优点是信息损失最小,但计算负担重;分散式结构,系统的可靠性和容错性高,计算和通信负担比集中式要轻;分级融合结构,其计算和通信负担介于集中式结构和分散式结构之间.     

基于多传感器信息融合技术

笔者根据多年的跟踪研究,将多传感器信息融合作为一种信息处理技术来理解,阐述了信息融合的概念,融合的方式、方法,重点介绍了D-S证据理论和Bayes方法,并总结了信息融合存在的问题以及信息融合技术的研究发展方向。     

多传感器信息融合的算法比较

神经网络技术已经越采越多的应用于传感器的信息融合，但是由于传统的神经网络结构对于计算大学习样本．需要的隐结点数很大，导致训练的时间很长，性能下降。本文提出了一种阵列神经网络的结构模型，通过将传统神经网络中的中间隐层用子网络代替，不同的信息分配到不同的子网络中，然后再进入融合层进行融合，从而克服了传统神经网络计算大容量样本的缺点。本文还结合测量压力的多传感器系统，通过比较阵列神经网络和传统神经网络对信息融合的效果和速率来研究阵列神经网络的作用。     

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。