機(jī)器人多超聲波傳感器數(shù)據(jù)融合技術(shù)研究.pdf

1、本文以多傳感器信息融合技術(shù)為研究重點(diǎn)，結(jié)合它在可移動機(jī)器人中的應(yīng)用進(jìn)行了理論和實(shí)踐上的探討，所作的主要工作如下： 1.討論了數(shù)據(jù)融合技術(shù)定義的功能性描述和數(shù)據(jù)融合的目的，接著研究了融合的三種層次包括數(shù)據(jù)級融合、特征級融合、決策級融合，以圖解方式說明了融合系統(tǒng)的模型結(jié)構(gòu)。然后探討了一些較成熟的多傳感器的融合算法并對其進(jìn)行了比較。 2.通過對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深入研究和探討，得到了如何對BP網(wǎng)絡(luò)的各項參數(shù)進(jìn)行最優(yōu)設(shè)置。在所設(shè)計的

2、網(wǎng)絡(luò)中，創(chuàng)建了三層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，應(yīng)用前面得出的結(jié)論，恰當(dāng)?shù)剡x取了訓(xùn)練誤差、學(xué)習(xí)步長、隱層節(jié)點(diǎn)數(shù)、并對學(xué)習(xí)樣本進(jìn)行初始化處理等。通過仿真表明，該網(wǎng)絡(luò)可快速達(dá)到收斂并滿足訓(xùn)練目標(biāo)。這些對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的創(chuàng)建和訓(xùn)練都有著指導(dǎo)性的意義。 3.討論了超聲波傳感器的測量誤差，并根據(jù)測量數(shù)據(jù)設(shè)計了機(jī)器人的多傳感器系統(tǒng)；設(shè)計了基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多傳感器信息融合，提出了一種簡單、有效的分區(qū)算法，將其成功地用于傳感器數(shù)據(jù)初步融合，確定了障礙物的距離和方位。