神经网络信息融合创建机器人栅格地图研究

该文主要研究未知环境下移动机器人栅格地图的创建方法。针对声纳传感器感知数据的不确定性,首先根据模糊逻辑和概率理论解释多个声纳的测距信息,然后使用模糊隶属度及概率表示栅格占用状态。通过神经网络在特征级的信息融合来减弱声纳传感器测量数据的测量误差,得到一个对环境的整体表示。仿真结果表明,这种方法通过多个不同传感器的测量值对同一栅格的解释,可以有效增加数据可靠性、提高数据精度、减小噪声干扰。总之,这个方法有着很好的健壮性以及准确性。