3 自適應(yīng)多傳感器融合 在實(shí)際世界中, 很難得到環(huán)境的精確信息 , 也無法確保傳感器始終能夠正常工作。因此 ,對于各種不確定情況 , 魯棒融合算法十分必要。現(xiàn)已研究出一些自適應(yīng)多傳感器融合算法來處理由于傳感器的不完善帶來的不確定性。如 Hong通過革新技術(shù)提出 1 種擴(kuò)展的聯(lián)合方法, 能夠估計(jì)單個(gè)測量 序列濾波的 比較好卡爾 曼增益 。 Pacini 和Kosko 也研究出 1 種可以在輕微環(huán)境噪聲下應(yīng)用的自適應(yīng)目標(biāo)跟蹤模糊系統(tǒng), 它在處理過程中結(jié)合了卡爾曼濾波算法 [1] 。導(dǎo)航與定位在機(jī)器人系統(tǒng)中 ,自主導(dǎo)航是一項(xiàng)**技術(shù) , 是機(jī)器人研究領(lǐng)域的重點(diǎn)和難點(diǎn)問題。導(dǎo)航的基本任務(wù)有 3 點(diǎn): ( 1)基于環(huán)境理解的全局定位: 通過環(huán)境中景物的理解 ,識別人為路標(biāo)或具體的實(shí)物 ,以完成對機(jī)器人的定位 ,為路徑規(guī)劃提供素材;( 2)目標(biāo)識別和障礙物檢測: 實(shí)時(shí)對障礙物或特定目標(biāo)進(jìn)行檢測和識別 ,提高控制系統(tǒng)的穩(wěn)定性; ( 3)安全保護(hù): 能對機(jī)器人工作環(huán)境中出現(xiàn)的障礙和移動(dòng)物體作出分析并避免對機(jī)器人造成的損傷 [1]。為了發(fā)揮各個(gè)等級和子系統(tǒng)的作用，必須使信息量減少。蚌埠質(zhì)量智能機(jī)器人開發(fā)銷售廠家

①具有腦、手、腳等三要素的個(gè)體； [3]②具有非接觸傳感器（用眼、耳接受遠(yuǎn)方信息）和接觸傳感器； [3]③具有平衡覺和固有覺的傳感器。 [3]該定義強(qiáng)調(diào)了機(jī)器人應(yīng)當(dāng)具有仿人的特點(diǎn)，即它靠手進(jìn)行作業(yè)，靠腳實(shí)現(xiàn)移動(dòng)，由腦來完成統(tǒng)一指揮的任務(wù)。非接觸傳感器和接觸傳感器相當(dāng)于人的五官，使機(jī)器人能夠識別外界環(huán)境，而平衡覺和固有覺則是機(jī)器人感知本身狀態(tài)所不可缺少的傳感器。 [3]國際標(biāo)準(zhǔn)化對機(jī)器人的定義:機(jī)器人是一種能夠通過編程和自動(dòng)控制來執(zhí)行諸如作業(yè)或移動(dòng)等任務(wù)的機(jī)器。肥東常規(guī)智能機(jī)器人開發(fā)供應(yīng)商隨著社會發(fā)展的需要和機(jī)器人應(yīng)用領(lǐng)域的擴(kuò)大,人們對智能機(jī)器人的要求也越來越高。

視覺信息處理逐步細(xì)化,包括視覺信息的壓縮和濾波、環(huán)境和障礙物檢測、特定環(huán)境標(biāo)志的識別、三維信息感知與處理等。其中環(huán)境和障礙物檢測是視覺信息處理中**重要、也是**困難的過程。邊沿抽取是視覺信息處理中常用的1種方法。對于一般的圖像邊沿抽取,如采用局部數(shù)據(jù)的梯度法和二階微分法等,對于需要在運(yùn)動(dòng)中處理圖像的移動(dòng)機(jī)器人而言,難以滿足實(shí)時(shí)性的要求。為此人們提出1種基于計(jì)算智能的圖像邊沿抽取方法,如基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法、利用模糊推理規(guī)則的方法,特別是BezdekJ.C教授近期***的論述了利用模糊邏輯推理進(jìn)行圖像邊沿抽取的意義。這種方法具體到視覺導(dǎo)航,就是將機(jī)器人在室外運(yùn)動(dòng)時(shí)所需要的道路知識,如公路白線和道路邊沿信息等,集成到模糊規(guī)則庫中來提高道路識別效率和魯棒性。還有人提出將遺傳算法與模糊邏輯相結(jié)合[1]。

多傳感器信息融合就是指綜合來自多個(gè)傳感器的感知數(shù)據(jù), 以產(chǎn)生更可靠 、更準(zhǔn)確或更***的信息。經(jīng)過融合的多傳感器系統(tǒng)能夠更加完善、精確地反映檢測對象的特性, 消除信息的不確定性 ,提高信息的可靠性。融合后的多傳感器信息具有以下特性 : 冗余性、互補(bǔ)性、實(shí)時(shí)性和低成本性。多傳感器信息融合方法主要有貝葉斯估計(jì)、Dempster-Shafer 理論、卡爾曼濾波 、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 、小波變換等 [1]。多傳感器信息融合技術(shù)是 1 個(gè)十分活躍的研究領(lǐng)域, 主要研究方向有 :如果要改變機(jī)器人所做的工作，必須由人對程序作相應(yīng)的改變，因此它是毫無智能的。

控制方式①操作型機(jī)器人：能自動(dòng)控制，可重復(fù)編程，多功能，有幾個(gè)自由度，可固定或運(yùn)動(dòng)，用于相關(guān)自動(dòng)化系統(tǒng)中。 [3]②程控型機(jī)器人：按預(yù)先要求的順序及條件，依次控制機(jī)器人的機(jī)械動(dòng)作。 [3]③示教再現(xiàn)型機(jī)器人：通過引導(dǎo)或其他方式，先教會機(jī)器人動(dòng)作，輸入工作程序，機(jī)器人則自動(dòng)重復(fù)進(jìn)行作業(yè)。 [3]④數(shù)控型機(jī)器人：不必使機(jī)器人動(dòng)作，通過數(shù)值、語言等對機(jī)器人進(jìn)行示教，機(jī)器人根據(jù)示教后的信息進(jìn)行作業(yè)。 [3]⑤感覺控制型機(jī)器人：利用傳感器獲取的信息控制機(jī)器人的動(dòng)作。 [3]隨著眾多科研人員的不懈努力，智能機(jī)器人必將走進(jìn)千家萬戶。蚌埠品牌智能機(jī)器人開發(fā)供應(yīng)商

要它和我們?nèi)祟愃季S一模一樣，這是不可能辦到的。蚌埠質(zhì)量智能機(jī)器人開發(fā)銷售廠家

智能路徑規(guī)劃方法是將遺傳算法 、模糊邏輯以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等人工智能方法應(yīng)用到路徑規(guī)劃中, 來提高機(jī)器人路徑規(guī)劃的避障精度 ,加快規(guī)劃速度, 滿足實(shí)際應(yīng)用的需要。其中應(yīng)用較多的算法主要有模糊方法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法、Q 學(xué)習(xí)及混合算法等 ,這些方法在障礙物環(huán)境已知或未知情況下均已取得一定的研究成果 [1]。機(jī)器人視覺視覺系統(tǒng)是自主機(jī)器人的重要組成部分,一般由攝像機(jī)、圖像采集卡和計(jì)算機(jī)組成。機(jī)器人視覺系統(tǒng)的工作包括圖像的獲取、圖像的處理和分析 、輸出和顯示, **任務(wù)是特征提取 、圖像分割和圖像辨識 。而如何精確高效的處理視覺信息是視覺系統(tǒng)的關(guān)鍵問題。蚌埠質(zhì)量智能機(jī)器人開發(fā)銷售廠家

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