多传感器信息融合综述

多传感器信息融合协调利用多个传感器，通过对各传感器获得的未知环境特征信息的分析和综合，得到对环境全面、正确的估计，它避免了单一传感器的局限性，可以获取更多信息，得出更为准确、可靠的结论．较全面地介绍了多传感器信息融合技术的背景、概念、原理、融合层次的划分以及信息融合方法等内容，对其未来的发展趋势作了展望并指出了有待解决的问题。     

机器人多传感器数据融合的两级结构及途径

机器人多传感器数据融合已成为一个活跃的研究领域,然而关于融合模型与途径的系统阐述是缺乏的。该文从信息处理的角度归纳出了一个数据信息融合的两级结构模型,数据级和证据级融合。这一模型较好反映了信息融合的本质.根据这一结构,又给出了运用Biyes参数估计和Dempster-Shafer证据推理相结合的多传感器数据融合的一般途径和步骤,最后加以例证。     

基于多传感器信息融合技术的密闭空间环境监控系统研究和设计

密闭空间作业存在缺氧、可燃气体爆炸、中毒等事故发生的风险.因此,本文提出了基于多传感器信息融合技术的密闭空间环境监控系统.该系统采用基于CAN总线的三层网络拓扑结构,保证了信息传输的实时性和系统的可扩展性;通过传感器的种类配置和数据信息的融合算法,更好地还原被检测环境的真实情况,有利于系统采取更准确的信息判断和控制策略...     

多传感器数据融合及其在图像信息处理中的应用

随着图像信息的日益复杂,单独的某种算法或单信道的图像信息已不能满足高精度的图像识别任务的需要,多传感器数据融合技术在图像信息处理中得到越来越广泛的应用。介绍了数据融合的三种主要方法,从图像信息融合的基本流程、图像配准和图像融合的层次三方面进行了综述,在此基础上分析了多传感器图像信息融合领域的研究热点和发展趋势。     

多传感器信息融合技术在光电经纬仪系统中的应用研究

经纬仪系统是一个比较复杂的多传感器系统，多传感器信息融合(Multi—seneor Data Fusion)是把多种传感器中于一个统一的感知系统(这个感知系统就是多传感器信息融合系统)中，从而有机地综合利用多个传感器来的数据和信息，以便获得对周围环境的更多或更准确可靠的认识．研究多传感器信息融合技术在经纬仪系统中的应用，可以提高仪器的可靠性和自动化程度，以及跟踪精度和实时输出精度．     

像素级多传感器图像融合研究进展

像素级多传感器图像融合是对多个传感器获取的同一地区或同一目标的图像数据，采用一定的算法将各图像数据中所含的信息优势或互补性有机结合起来产生新的图像数据的技术。本文探讨了像素级多传感器图像融合的研究意义和应用，对像素级多传感器图像融合方法进行了分析比较，并对其发展方向进行了展望。     

基于信息融合技术和DSP实现的温湿度控制系统设计

信息融合技术是智能信息处理中的一个重要环节，多传感器信息融合可以充分提取对象的信息特征，采用信息融合技术,对温室温，湿度信号进行融合，得到温室控制信号，并用DSP（数字信号处理器）实现对温，湿度的控制。     

基于智能传感器的新型巡检机器人应用研究

目前,机器人巡检技术的智能化程度很高,能够解决变电站巡检任务的艰巨性、重复性和高风险所带来的大部分问题。但是,由于作业现场的复杂环境及天气变化、巡检对象的多样性等原因,要求变电站巡检机器人的作业能力和作业范围覆盖变电站巡检任务的所有方面是不现实的。因此,本文主要研究了用于检测变电站设备状态以及弥补变电站巡检机器人作业范围不足的新型智能传感器,并将变电站巡检机器人、现有变电站状态检测系统和新型智能传感器进行协同和信息融合,构建了变电站智能化人工智能巡检体系。     

弧焊机器人焊枪姿态的自动规划

针对国内焊接机器人离线编程的现状，研究了在弧焊过程中焊枪姿态的自动规划技术，主要内容涉及焊缝定义方法及工艺信息的获取、焊枪所在最佳平面的确定、焊枪可行域及其姿态的自动规划等．     

数据融合技术在储粮水分自动测试系统中的应用

数据融合技术应用于水自动测试系统,利用于提高系统的准确性和可靠性。文中探讨了水分自动测试系统基于参数估计的多传感器数据融合问题,在此基础上研制的储粮水分自动测试系统已在粮食储备中得到广泛应用。     

工业机器人运用技术研究

工业机器人运用技术主要指的是在现有工业机器人的基础上研发而来的相关技术,主要目的是增强工业机器人的感知适应能力,提高运动精度。随着工业机器人的快速发展,工业机器人在汽车制造和机械加工等作业中得到了广泛的应用。本文针对现有的工业机器人运用技术进行重点研究,以期能够加快我国制造业往智能化方向发展。     

基于STM32的六足机器人运动控制系统研究

本文主要研究基于STM32的六足机器人运动控制系统,通过建立六足机器人的运动学模型,对摆动腿和支撑腿进行运动学分析,并按照六足机器人典型步态,进行步态运动规划。同时,根据六足机器人的运动学和步态分析结果,设计了基于18个舵机协调运动的六足机器人运动控制系统,实现远程监控和机器人的直线路径、转弯步态的规划和控制等功能。     

基于黄河云平台的数据持续保护技术应用研究

基于黄河云平台的数据持续保护技术的研究是为了探讨在云计算环境下,如何利用云平台的特性,结合备份软件达到最好的数据保护效果。本文首先对云计算技术概念做了介绍,并对云计算的分类进行了简要描述,同时也介绍了数据持续保护技术的概念、分类及原理等情况,随后对黄河云平台体系及黄河数据容灾体系进行了现状描述。针对国家在政务云方面提出的数据保护标准要求,提出基于黄河云平台的数据持续保护体系,针对不同的因公环境设计出不同的数据持续保护方案,从而达到解决当前存在的问题和适应未来发展要求的目的。     

多分类器融合算法研究与应用

分类算法是数据挖掘、机器学习和模式识别中一个重要的研究领域.单一的分类算法一般会得到不同的分类结果,多分类器融合算法可以将各分类器的结果进行集成来提高系统的分类性能.该文提出一种多分类器融合算法进行分类分析,结果证明该算法在解决目标分类中具有优越性.     

基于运动仿真的锂电池干燥关键技术研究

目前,锂电池的干燥工序大多在大气中完成,在输送转移时又重新暴露在大气环境中。水、气、杂质的再次污染导致电池性能、技术指标低下。因此,要创造高真空、低露点、高温度均匀度的干燥环境,使锂电池在上、下道工序转移过程中与大气隔绝,从而大幅度提高锂电池的安全性和一致性。本文主要探讨将运动仿真技术与锂电池真空干燥技术相结合,运用运动仿真实现锂电池干燥技术升级。     

Hadoop技术在云数据中心的应用研究

针对大数据时代如何存储、处理、分析、利用海量的电子数据,以及传统数据中心向云数据中心转型进程中大量服务器被闲置的问题,对Hadoop家族中的关键技术HDFS、Map Reduce、Mahout进行深入研究,并在此基础上提出了基于云平台的Hadoop集群应用研究方案。方案包括Hadoop集群拓扑结构、开发运行环境部署流程及基于Hadoop集群的Mahout中贝叶斯分类算法的实现。实验作为整合数据中心资源进行规模部署Hadoop集群的研究基础,证明了Hadoop集群的可用性及其在数据分析方面良好的适应性。     

基于声发射技术的管道泄漏检测研究

通过搭建管道泄漏试验模拟平台,结合声发射(AE)技术,对管道泄漏AE信号的影响因素和初步定位技术进行了分析研究。探讨了传播距离、泄漏孔径、压力与AE信号之间的关系,通过相关分析法实现管道泄漏的定位。结果表明:AE信号频谱幅值随传播距离的增大呈衰减趋势;泄漏信号的频率随泄漏孔径的增大向低频集中,随压力的增大向高频扩展;传感器间距较小时,互相关分析法能够得出理想的定位结果。     

基于激光测距的双通道双谱彩色目标的图像融合技术

本文设计一套多源多模式的图像融合系统。信息的多源化和冗余性为图像处理的最终质量提供了保证。笔者提出了相应的融合策略,以便为众多信息融合时实现快速、可靠的整合提供解决思路。