基于多传感器信息融合的轮履混合移动机器人路况识别方法

针对未知环境下轮履混合移动机器人的路况识别问题,提出一种将支持向量机(SVM)与Dempster-Shafer(D-S)证据理论相结合的多传感器信息融合路况识别方法.设计了一个基于超声波传感器和红外传感器的数据采集系统,以提取路况的信息特征;以Platt后验概率为基础,建立了多类SVM的后验概率模型,并构造D-S证据理论所需基本概率分配(BPA)函数;同时,将SVM与D-S相结合的信息融合识别方法应用于轮履混合移动机器人的3种典型路况识别实验.结果表明,所提出的方法能够满足轮履混合移动机器人识别平坦路面、斜坡和台阶等路况的要求.     

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。     

基于传感器数学模型的数据融合方法及避障研究

文章介绍了超声波传感器测距中存在的问题,提出了基于传感器数学模型的数据融合方法,在此基础上建立基于信息融合的移动机器人导航系统;结合模糊逻辑控制的方法,设计了符合人类驾驶经验的模糊控制器,以实现移动机器人在障碍物环境下的自主导航;最后用MATLAB模糊工具箱对该模糊控制器进行了仿真,结果表明,机器人能够自主避开障碍物,到达目的地。     

路径预设的移动机器人设计

 为实现具有环境自适应能力的全方位移动的机器人,分析了当前移动机器人运动路径规划中存在的问题,提出一种路径预设移动机器人的设计方案。该系统由移动机器人和无线遥控器两个部分组成,采用霍尔传感器、红外避障传感器和电子指南针等多种传感器的融合,实现移动机器人的精确移动、路径学习和信息存储。从记录模式和移动模式两个方面阐述了系统工作流程。调试结果表明,设计提出的移动机器人能搭载各种设备,完成按预设路径移动并反向返回的功能,适于在智能家居等环境中进行监控采集等应用。     

基于CC2430的无线传感器网络系统节点设计

无线传感器网络是由一组传感器节点以自组织的方式构成的无线网络.以CC2430为主控单元,设计了以无线传感器的主节点、信标节点和移动机器人为基本结构无线传感器网络系统,着重设计了主节点与PC机的串行通信及各节点间的无线通信方法.实验结果证明了所述方法的正确性和有效性.     

红外甲烷传感器与催化甲烷传感器性能比较研究

本文通过对采用红外技术设计的GJG4（A）红外甲烷传感器与采用催化元件设计市场主流甲烷传感器进行了井下实验对比的研究,得出利用红外技术原理设计甲烷测量传感器和传统催化元件设计的甲烷测量传感器具有响应时间快,反映灵敏,标校周期长,稳定性高,维护费用低的优点,成功解决了现有矿用瓦斯检测传感器存在响应速度慢,选择性差,测量精度低、受硫化氢气体的干扰大,高浓度瓦斯易造成中毒而无法恢复,使用寿命短,标定周期短的缺陷。     

基于贝叶斯估计的超声红外复合测距系统

针对单一传感器在复杂环境中测量数据可靠性差以及同一类型多传感器测距盲区无法补偿的问题,提出了一种基于贝叶斯估计的不同类型多传感器复合测距方法。该方法综合了超声与红外2种传感器的优点,利用红外传感器对超声传感器的测距盲区进行补偿,解决了单一类型传感器存在的测距盲区问题。对同一类型多个传感器同时获取的数据动态建立置信距离矩阵,应用椭圆曲线表示的支持程度关系矩阵确定各传感器测量结果中的有效值,并对其应用贝叶斯估计的方法进行数据融合,使测距准确度进一步提高。基于超声红外复合测距移动机器人的仿真实验表明,采用贝叶斯估计方法在保证实时性的前提下提高了测距的准确度,误差为±1 mm,达到了设计要求,为移动机器人的研究提供了参考。     

基于超声波传感器新技术的应用

超声波传感器是利用超声波的特性研制而成的传感器。超声波是一种振动频率高于声波的机械波,具有频率高、波长短、绕射现象小,特别是方向性好、能够成为射线而定向传播等特点。数年前,在传感器技术领域,超声波传感器一直是备用的选择。新技术使得今天的超声波传感器非常坚固耐用并有着精确的感应能力,这些新增强的特性拓展了新的应用领域,完全超越了传统的超声波传感器的应用。     

虚拟仪器在传感器实验中的应用研究

文章通过基于LabVIEW设计多通道质量检测仪器，介绍了虚拟仪器的特点，探讨了虚拟仪器在传感器实验中的应用．与传统的质量检测实验相比，传感器技术与虚拟仪器相结合设计的系统除了具有结构简单、成本低、构建方便、工作可靠等特点，还使得实验可视化效果好、原理直观、便于掌握．同时，虚拟仪器应用于传感器实验也使得教师的工作量大为减少，具有较好的推广价值．     

机器人多传感器测距系统的数据融合

针对机器人工作环境的特点,提出了采用超声波与红外线传感器共同测距的方法,弥补了单一使用超声波传感器带来的缺陷.应用自适应加权数据融合技术,实现两种传感器在功能上的互补.实验结果表明,系统提高了整体测距精度,得到了被测距离更加准确的估计.     

基于Kalman滤波的量程自适应超声波测距

针对移动式机器人障碍物探测时,超声波测距存在大量程与小盲区之间的矛盾及测量周期长的问题.设计了易于控制的超声波测距系统,采用基于Kalman滤波的量程自适应测量方法.为系统设定多级量程,在实际跟踪测量时,利用Kalman滤波器对目标的状态进行预测,通过预测值与设定阈值的比较进行量程的自适应切换,调整系统的测量参数.实验结果表明,该方法在增大量程的同时减小了盲区,实现了在大动态范围内对目标动态参数的准确估计,同时缩短了平均测量周期,增强了系统的实时性.     

基于LPC2106的自主式移动机器人设计

以PHILPS公司的ARM单片机LPC2106为控制核心,提出了一种自主式移动机器人的设计方案,应用98C1051构成多超声传感器子系统控制电路,由此子系统实现对障碍物的测距及机器人的自主避障行走控制;通过光敏传感器实现机器人对光源的感知和寻找.通过无线通信芯片PTR2000实现移动机器人与计算机之间的无线通信.     

基于STC89C52控制系统的校园送餐机器人设计

针对校园安全和学生送餐需求,设计了一种以STC89C52单片机为控制核心的全自动校园送餐机器人。送餐机器人由通过吸盘式直流牵引电磁铁连接的自主行走单元和外卖箱单元组成。控制系统作为送餐机器人的核心,由主控模块、红外传感器模块、超声波避障模块、电机驱动模块、电源模块等部分组成,具有路径识别和自主避障的功能,可以准确地识别目标路径。自主行走单元系统采用PWM调控机器人的速度,安装在机器人底盘上的新型集成红外传感器DRS3100对轨道形状及宽度进行循迹,并将检测到的信号传输给STC89C52,控制机器人左右电机的运转,进而调整运行方向或停止。应用超声波测距模块,通过单片机及程序的控制使送餐机器人在检测到距离障碍物20 cm左右时停止工作。使用运动函数控制机器人的动作完成全自动化送餐。在试制的样机上进行了机器人控制系统性能测试,实验结果表明,该送餐机器人运动平稳,适应能力强,具有很高的实用价值。     

基于红外阵列传感器的电站锅炉空气预热器热点检测系统设计

针对空气预热器移动式热点检测系统机构易"卡死"、热点检测严重滞后等问题,利用红外阵列传感器具有较宽测量范围的特点,提出一种固定式基于红外阵列传感器的热点检测方案.为满足红外阵列传感器Modbus通讯的需要,将电气装置设计为Modbus总线式结构.针对红外阵列传感器特点,提出了基于Dempster-Shafer(DS)证据理论的热点检测方法,该方法具有较高的检测精度.本方案与移动式检测方案相比较,在工作可靠性、热点检测精度等方面都有所提高.     

超声波传感器谐振规律的实验研究

由于晶体超声波谐振子泛音的存在，谐振频率点并不唯一。而超声波测量系统频率的选择至关重要。为确定用于流量测量的超声波传感器的谐振频率，设计了实验测试方案，即用函数信号发生器给发射传感器输入幅度相同、频率不同的方波激励信号，用示波器观测接收传感器输出信号，记录接收探头随频率递增时，幅度较大极值点所对应的频率。然后，以数据拟合的方法寻求晶体超声波谐振子各谐振频率点分布的规律。实验结果表明：根据这些幅度较大极值点寻求的谐振频率点分布的拟合线，基本符合一般极值点对应频率的分布规律，反过来证明了研究所得的该种传感器谐振频率点分布规律的正确性，这为流量测量中超声波频率设定提供依据。     

基于异质传感器信息融合的移动机器人SLAM研究

针对采用单一传感器在移动机器人同步定位与构图(SLAM)中存在定位精度低、构图不完整等问题,提出一种基于Kinect视觉传感器和激光传感器信息融合的SLAM算法。首先将Kinect传感器获取的深度图像经过坐标系转换得到三维点云、通过限制垂直方向滤波器过滤三维点云的高度信息、再将剩余三维点云投影到水平面并提取边界点云信息转化为激光扫描数据;然后与激光传感器的扫描数据进行数据级的信息融合;最后输出统一数据实现移动机器人的构图及自主导航。实验结果表明,该方法能够准确的检测小的及特征复杂的障碍物,能够构建更精确、更完整的环境地图,且更好地完成移动机器人自主导航任务。     

Avoiding obstacles by using a proximity infrared sensor skin

Placement and wiring of vast amount of sensor elements on the 3-dimensionally configured robot surface to form soft sensor skin is very difficult with the traditional technology. In this paper we propose a new method to realize such a skin. By implanting infrared sensors array in an elastic body, we obtain an elastic and tough sensor skin that can be shaped freely. The developed sensor skin is a large-area, flexible array of infrared sensors with data processing capabilities. Depending on the skin electronics, it endows its carrier with an ability to sense its surroundings. The structure, the method of infrared sensor signal processing, and basic experiments of sensor skin are presented. The validity of the infrared sensor skin is investigated by preliminary obstacle avoidance trial.