智能信息处理技术论文--多传感器数据融合技术在移动机器人中的应用

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1、智能信息处理技术论文论文题目：多传感器数据融合技术在移动机器人中的应用学院：自动化学院专业：控制理论与控制工程学号：姓名：序号：-8-多传感器数据融合技术在移动机器人中的应用摘要机器人多传感器数据融合是当今科学研究的热点问题。综述了多传感器数据融合技术在移动机器人几个工作阶段中的应用。指明了移动机器人领域中多传感器数据融合技术的发展趋势。关键词移动机器人多传感器数据融合AbstractNowadays,themulti-sensordatafusionofrobotsisanintensivetop

2、icinscientificresearch.Theapplicationofmulti-sensordatafusiontechnologyinmobilerobots'severalsessionsisdescribed.Atlast,futuredevelopmenttrendsofthistechnologyarealsopresented.KeyWordmobilerobotmulti-sensordatafusion前言随着传感器种类的日益丰富和传感器技术的飞速发展，多传感器数据融合技术

3、得到了越来越多的关注。并且由于其在解决探测、跟踪和识别等问题上具有生存能力强，能够增强系统检测性能、可信度、鲁棒性和可靠性，可以提高测量数据精度，扩展系统的时间和空间覆盖范围[1]等优势，多传感器数据融合在军事、农业、工业等各个领域上的应用越来越频繁。其中，数据融合技术在机器人研究领域的应用也正处在快速发展的阶段，特别是在移动机器人中，数据融合技术的应用就更为广泛了。本文比较分析了现有移动机器人上所应用的多传感器数据融合技术，并对未来移动机器人研究领域内数据融合技术的发展进行了合理的展望。-8-正文

4、1移动机器人技术简介移动机器人是一类能够通过传感器感知自身状态和周围环境，实现在复杂未知中面向目标的自主运动，并完成预定任务的机器人系统[2,3]。移动机器人技术是近年来机器人学及人工智能领域研究的一个热点，该技术在航空、航天、航海、军事、交通运输、工业、农业、服务业、医疗保健等各领域都有非常广阔的应用前景。按照自主性的不同，移动机器人可以分为自主、半自主和遥控三类；按照活动空间的不同，移动机器人可以分为水下机器人、地面机器人、飞行机器人和空间机器人等[4]；就驱动方式而言，可以分为轮式移动机器人、

5、履带式移动机器人、腿式移动机器人(包括仿人机器人)等。移动机器人技术涉及计算机、控制学、机械学、仿生学等众多学科领域，其核心技术包括移动平台设计、控制体系结构、路径规划、环境感知与信息融合以及运动控制等方面[5]。本文主要介绍的是移动机器人研究领域所用到的数据融合技术。2数据融合技术简介要给出数据融合的一般定义比较困难，因为数据融合研究领域的内容广泛而多样，而且随着科技的进步，这种广泛多样性日渐显着。但综合国内外学者给出的数据融合的定义，可以将这些定义归纳为两类：一是强调了数据融合是一个信息综合处理

6、的过程；而是强调信息融合能实现的功能和目的[6]。比如从处理过程及实现功能角度的一种定义为：数据融合是为了某一目的对来自多源的数据和信息进行组合和综合的处理过程，以期得到比单一信息源更精确、更可靠的估计或推理决策[7]。目前数据融合的类似称谓有很多，比如信息融合、多传感器融合、多源相关等，这几个概念是密切相关的。当需要融合的数据信息是传感器的探测数据时，数据融合也可以称为多传感器数据融合。由于数据融合在解决探测、跟踪和识别等问题方面具有生存能力强、能扩展传感器空间和时间覆盖范围、提高测量数据的精确性

7、等优点，世界各国都非常重视数据融合的理论和应用的研究工作，并且已经取得了丰富的研究成果。不管是军事领域，还是工业、农业或者与人们生活息息相关的服务业等非军事领域，数据融合的应用已渐渐渗透到了生产生活国防科技的方方面面。其中，数据融合技术在机器人研究领域中的应用也日渐普及。本文主要就移动机器人这个方向所运用的多传感器数据融合技术进行综合阐述。-8-3多传感器数据融合在移动机器人中的应用3.1移动机器人的感知为了让移动机器人正常工作,不仅要对机器人的位置、速度、姿态以及系统内部状态等进行测量和控制,同时

8、,还要能让机器人感知自身所处的工作环境,并且能够对环境的变化做出正确的反应。因此,准确获取移动机器人的内部状态信息和外部环境信息,对于保证移动机器人的正常工作、提高工作效率、节约能源以及防止意外事故发生等都具有非常重要的意义[8]。而机器人的信息检测是依靠各种传感器来完成的。3.2移动机器人感知系统中所使用的传感器移动机器人的信息检测分为内部感知和外部感知两类，故其所使用的传感器也分为内部传感器和外部传感器两类。内部传感器用于监测机器人系统内部状态参数,如位置、速度、