多傳感器融合技術(shù)在移動(dòng)機(jī)器人定位中的應(yīng)用研究.pdf

1、多傳感器信息融合技術(shù)是近年來十分熱門的研究課題，信息融合技術(shù)結(jié)合了控制理論、信號(hào)處理、概率和統(tǒng)計(jì)學(xué)、人工智能等諸多學(xué)科的發(fā)展。多傳感器信息融合技術(shù)綜合了來自多個(gè)傳感器的感知數(shù)據(jù)，產(chǎn)生更可靠、更準(zhǔn)確或更精確的信息，經(jīng)過融合的多傳感器信息具有以下特性：信息的冗余性、信息的互補(bǔ)性、信息的實(shí)時(shí)性和信息的低成本性。信息融合為機(jī)器人在各種復(fù)雜的、動(dòng)態(tài)的、不確定或未知的環(huán)境中工作提供了一種技術(shù)解決途徑。 本文以多傳感器信息融合技術(shù)作為研究重點(diǎn)

2、，結(jié)合它在機(jī)器人中的應(yīng)用進(jìn)行了理論和實(shí)踐上的探討。論文首先介紹了國內(nèi)外信息融合技術(shù)和移動(dòng)機(jī)器人的發(fā)展動(dòng)態(tài)和趨勢(shì)，單一的傳感器提供信息已經(jīng)無法滿足現(xiàn)代移動(dòng)機(jī)器人的需求，多傳感器信息融合技術(shù)開始在機(jī)器人領(lǐng)域廣泛應(yīng)用。然后，對(duì)多傳感器信息融合技術(shù)的基本原理、融合層次和融合方法進(jìn)行了詳細(xì)的分析，研究了現(xiàn)今機(jī)器人領(lǐng)域中多傳感器信息融合的常用方法，目前移動(dòng)機(jī)器人領(lǐng)域中常用的多傳感器信息融合方法有加權(quán)平均法、Kalman濾波、Bayes估計(jì)、Demp

3、ster—Shaferi證據(jù)推理、模糊邏輯、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。論文重點(diǎn)分析了基于概率的移動(dòng)機(jī)器人定位技術(shù)，基于對(duì)當(dāng)今移動(dòng)機(jī)器人卡爾曼濾波、馬爾可夫和粒子濾波等常用概率定位方法的優(yōu)點(diǎn)和缺陷分析。論文著重以卡爾曼濾波作為融合算法基礎(chǔ)，設(shè)計(jì)了數(shù)據(jù)層和特征層的混合融合結(jié)構(gòu)。并對(duì)卡爾曼濾波進(jìn)行了初步的仿真論證，卡爾曼濾波在通常情況下能實(shí)現(xiàn)機(jī)器人的自定位，但需要嚴(yán)格的運(yùn)動(dòng)模型匹配，要求機(jī)器人是線性的運(yùn)動(dòng)模型，但是現(xiàn)實(shí)情況下，機(jī)器人是一個(gè)非線性系統(tǒng)，因此采