【硕士论文】多传感器信息融合技术及其在智能机器人系统中的应用研究.pdf

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1、上海交通大学博士学位论文多传感器信息融合技术及其在智能机器人系统中的应用研究姓名：陈寅申请学位级别：博士专业：精度仪器及机械指导教师：林良明1999.12.1摘要多传感器信息融合技术及其在智能机器人系统中的应用研究要／智能机器人的迅速发展，扩大了它在各个行业的应用，其工作的空间和环境也目益复杂。为了实现智能机器人在非结构化环境中安全、自主地完成各项任务，必须获得外界环境准确、统一的信息描述。单一的传感器在获取信息上的诸多缺陷限制了机器人更高层控制系统决策和判断的准确性，因此在机器人中应用多个传感器，采用信息融合技术进行传感器信息处理，是赋予机器人

2、更高智能的关键技术之一。j多传感器信息融合是传感器技术、模式识别、人工智能、模糊理论、概率统计等学科相交叉的一门新兴学科，它研究如何充分发挥各个传感器的特点，利用其互补性、冗余性，提高测量信息的精度和可靠性，获得更加准确的识别、判断和决策。这是智能理论的重要研究领域之一。本文以多传感器信息融合技术为研究重点，结合它在智能机器人中的应用进行了理论和实践上的探讨。澌作的主要工作如下：1．介绍了国内外智能机器人的发展动态和趋势，指出传感器信息融合技术是智能机器人实现的关键技术之一。并对融合技术的发展、应用和存在问题进行了分析探讨，提出了信息融合技术今后

3、的研究方向。2．对传感器信息融合技术的基本原理及关键问题：信息的表示与转换、信息融合的层次、系统模型的建立进行了详细的分析。并针对智能机器人目标识别的物理模型、聚类分析、参数模板法、基于知识和人工神经网络等几种方法进行了综合比较，着重分析了神经网络应用于信息融合系统的优越性。结合专家系统是实现智能信息融合的途径，本文提出一种基于黑板结构的智能化信息融合体系，能实现复杂系统中的高层次数据融合。并给出了智能机器人系统实现中的传感器选择以及基于多传感器信息控制的模块化体系结构。3．分析了传感器融合系统中的不确定性信息的产生和描述方法，并采用不确定推理方

4、法进行处理，来提高系统决策融合的准确性。主要讨论了Dcmpstcr-Sharer证据理论和组合规则，分析了它与概率论、随机集和模糊集之间的关系。本文论述了D．S组合规则中存在的问题，对规则进行了推广和更新，解决了证据理论中冲突证据的合成，并针对相关证据问题，给出了合成规则。粗糙集理论是不确定性计算的另～个重要分支，本文提出采用粗糙集理论在不影响最终决策的前提下，进行了信息约简，能够较好地解决多证据情况下的大计算量问题。并针对证据理论中置信函数的概念，采用粗糙集理论进行了解释，扩展了现有的解释置信函数的方法。上海交通大学博士学位沦文4．分析了决策融

5、合层的拓扑结构，选取分布式并行决策融合结构作为研究对象，推导并比较了在二元假设检验下的多种融合算法，给出的仿真结果符合对分布式决策系统性能的总结。将二元假设检验拓宽至多元假设检验决策进行探讨，并提出了多元假设检验下的决策范围和接受假设的标准。同时将融合算法进一步扩展到不一致局部检测器的融合系统，使决策融合系统更具一般性。本文还提出了基于模糊积分的决策融合方法应用于多元假设检验，以解决局部检测器存在的决策不确定性，并通过多模式分类的问题验证了融合方法的有效性。5．研究了自主移动机器人的智能导航和避障，并提出结合智能控制并基于多传感器信息融合是实现智

6、能机器人导航的有效途径。为了实现机器人在完全未知的非结构化环境中自主导航，本文基于多传感器融合原理，建立了采用多个超声波传感器的移动式小车模型。通过对多个超声传感信息进行融合预处理，采用模糊神经网络系统对预处理信息进行再次融合，得出系统决策，实现了移动小车的自主避障和导航控制。并提出以再励学习的Q学习算法在线训练模糊神经网络的方案，从而无须在融合传感器数据前进行离线学习，而是将超声传感器测量的信息进行预处理后直接输入神经网络，产生控制命令，数据融合过程与控制过程合为一体，控制结构更加简单。实验表明多传感器信息的融合方法具有较好的容错性能和泛化能力

7、。最后结合了多传感器的利用，提出了基于智能化信息融合系统的智能移动机器人构想和发展趋势。J√关键词：多传感器信息融合，智能机器人，微型电子机械系统，不确定性，证据推理，分布式决策融合Il些!!垦丝!MUIJTI．SENSORDATAFUSIoNANDITSAPPLICAllONINTHE耵盯ELLIGENTROB07nCSYSTEMABSTRACT—Inrecentyears，intelligentrobotsplaygreatrolesinallkindsoffieldsandtheirworkspacebecomemoreandmorecom

8、plicated．Toincreasethecapabilitiesofintelligentsystems，multiplesenso