基于信息融合的機(jī)器人目標(biāo)探測與識(shí)別研究.pdf

1、隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的迅速發(fā)展和普及,機(jī)器人技術(shù)已成為一門跨學(xué)科的綜合信息處理技術(shù),目前,移動(dòng)機(jī)器人的不確定性分析能力已成為衡量機(jī)器人智能的一個(gè)重要因素。本文來源于國家863計(jì)劃“服務(wù)機(jī)器人”重點(diǎn)項(xiàng)目“智能敏捷家庭助理機(jī)器人綜合平臺(tái)”,以及國家“863”計(jì)劃專題課題“面向住院病人巡護(hù)的智能空間技術(shù)及機(jī)器人巡視系統(tǒng)”,針對(duì)移動(dòng)機(jī)器人的信息融合技術(shù)展開了研究。本文從不確定性信息分析方法入手,以信息融合為中心,對(duì)移動(dòng)機(jī)器人的目標(biāo)探測和目標(biāo)識(shí)別信息融

2、合等方面進(jìn)行研究論文的研究工作有以下幾個(gè)方面:
　　 首先本文介紹了課題的研究背景和移動(dòng)機(jī)器人國內(nèi)外信息融合以及目標(biāo)識(shí)別的研究發(fā)展?fàn)顩r,同時(shí)對(duì)信息融合的不同定義方法進(jìn)行了介紹。
　　 其次本文對(duì)不確定性信息分析方法進(jìn)行了概述,分析了移動(dòng)機(jī)器人工作中存在的不確定性信息的原因,同時(shí)對(duì)本文的主要的研究內(nèi)容進(jìn)行了介紹。
　　 第三,針對(duì)移動(dòng)機(jī)器人工作中存在的不確定性信息,在移動(dòng)機(jī)器人目標(biāo)探測中,對(duì)超聲波測距傳感器進(jìn)行了電

3、路設(shè)計(jì),同時(shí)對(duì)超聲波測距數(shù)據(jù)的結(jié)果進(jìn)行了標(biāo)定,通過數(shù)學(xué)推導(dǎo),給出了超聲波傳感器測距的線性回歸模型,同時(shí)給出了模型的顯著性檢驗(yàn);由于單獨(dú)采用超聲傳感器不能滿足機(jī)器人對(duì)障礙物的精確識(shí)別,有必要結(jié)合其他傳感器提高障礙物的測量精度,文中又對(duì)紅外接近傳感器的測距進(jìn)行了硬件和軟件的設(shè)計(jì),給出了紅外傳感器的上位機(jī)通訊程序設(shè)計(jì)。同時(shí),本文進(jìn)行了超聲波與紅外傳感器數(shù)據(jù)融合的實(shí)驗(yàn),結(jié)果表明兩種傳感器具有互補(bǔ)性。
　　 第四,在探測到目標(biāo)后,本文對(duì)多

4、傳感器的目標(biāo)識(shí)別信息融合概況進(jìn)行了綜述,分析了移動(dòng)機(jī)器人目標(biāo)識(shí)別中存在的困難。本文將相關(guān)系數(shù)的概念擴(kuò)充到機(jī)器人目標(biāo)識(shí)別中,建立了機(jī)器人目標(biāo)識(shí)別的相似性系數(shù)數(shù)學(xué)模型。同時(shí)提出了基于最大后驗(yàn)概率的目標(biāo)識(shí)別融合算法,并且對(duì)算法進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,表明該算法可以提高系統(tǒng)的識(shí)別率和可靠性。
　　 第五,針對(duì)機(jī)器人的目標(biāo)識(shí)別,本文在利用D-S證據(jù)理論進(jìn)行目標(biāo)識(shí)別融合時(shí),基于大量的實(shí)驗(yàn)研究,提出了D-S證據(jù)理論中基本概率函數(shù)的一種構(gòu)造方法,該方法

5、對(duì)決策的結(jié)果起著至關(guān)重要的作用。
　　 第六,本文改進(jìn)了D-S理論在目標(biāo)識(shí)別融合中的應(yīng)用,提出了采用時(shí)空數(shù)據(jù)兩級(jí)融合的思想,再與D-S證據(jù)理論相結(jié)合,得到時(shí)域、空域以及時(shí)空的數(shù)據(jù)的融合算法,這將在移動(dòng)機(jī)器人中的目標(biāo)識(shí)別中大大提高識(shí)別的效果,使我們的移動(dòng)機(jī)器人系統(tǒng)具有很好的容錯(cuò)的能力。同時(shí)本文還提出了基于模糊綜合的目標(biāo)識(shí)別融合算法,對(duì)目標(biāo)識(shí)別融合具有較好的效果。
　　 最后,本文對(duì)研究成果進(jìn)行了總結(jié),提出了論文研究中存在的