多传感器信息融合在自主移动机器人上的应用

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1、中国科学院自动化研究所硕士学位论文摘要摘要本文主要针对在智能全自主移动机器人上应用多传感器信息融合算法进行了深入研究。传感器系统是智能移动机器人的一个重要组成部分。本文的研究目标就是在自主研制高性能，低成本的嵌入式多传感器数据采集系统的基础上，应用多传感器信息融合算法，实现机器人运行环境的地图建模，从而提高整个多传感器系统乃至整个移动机器人系统的性能价格比。本论文主要包括以下几个方面的内容：1．首先，分析了目前全自主智能移动机器人上常用的传感器系统，并结合实际应用提出了“嵌入式环境感知系统”的思想。在此基础上，研制开发了一种面向移动机器人的嵌入式多传感器数据采集系统，实现对多路

2、超声、红外、PsD、方位等传感器的实时数据采集，并通过实验验证了其可靠性和实时性。2．针对超声传感器在全自主移动机器人上的应用，深入分析了其工作原理和特性，阐述了实际应用中使用超声传感器进行测距的局限性，并对其数学模型进行了探讨。3．结合超声测距存在的问题，深入探讨了移动机器人环境地图建模的相关问题。以柱状栅格地图模型作为环境表达框架，针对以往超声传感器数学模型存在的问题提出了一种简化了的高斯模型。在此基础上，引入超声测距中的入射角信息，提出一种RIC(Range．IncidenceCombination)方法进行环境地图建模，其在减少幻象目标和寻门(doorway。findi

3、ng)方面表现出了很好的效果。4．针对柱状栅格地图模型的局限性(只能用于移动机器人快速避障)，采用证据栅格模型进行环境表达，并使用证据理论进行环境地图建模和更新。同时，将超声传感器的信息与长距离测量传感器的测量数据进行融合，并定义了证据冲突量以表征超声信息可靠性。通过实验进行比较发现，该方法能够很大程度上消除超声传感器幻象目标对环境地图建模的影响。关键词：全自主移动机器人，多传感器信息融合，嵌入式，超声传感器，环境地图建模，栅格模型，入射角，幻象目标，证据理论，证据冲突量中国科学院自动化研究所硕士学位论文摘要AbstractThethesisdoesresearchesonmu

4、lti—sensordatafusion，focusingonaspecificapplication—autonomousmobilerobotics．Multi—sensorsystemisoneofthemostimportantpartsofanintelligentmobilerobot，Thegoalofthisthesisistodevelopahigh·performance．10w—COStembeddedmulti—sensordataacquisitionsystem，constructandmaintainamapoftheenvironmentusin

5、gmulti—Sensordatafusionalgorithmonthebasisofthesystem，andimprovetheratioofperformancetocostofitandthewholemobilerobot．Mainworkandcontributionofthethesisisgivenasfollows：1．Afterinvestigatingvariousmulti-sensorsystemsusedinmobilerobotscurrently，wepresentaconceptof“embeddedenvironmentperception

6、system”、Basedonit，amulti—sensordataacquisitionsystemformobilerobotsisdevelopedsuccessfully，whichcancollectdatafrommultiplesonarsensors，infraredsensors，PSDandorientationsensor，etc。Experimentalresultsonarealmobilerobotshowitsreliabilityandreal—timecapability，2．Aimingatapplyingsonarsensorstomob

7、ilerobots，weanalyzetheiroperationprinciplesandperformancecharacteristics，andexplainthelimitationwhensonarsensorsareusedinmobilerobots．Atthesametime，differentmathematicmodelsareintroduced．3．Takingintoaccountoftheuncertaintyofsonarsensors，wediscussth