基于傳感器管理的移動(dòng)機(jī)器人融合算法研究.pdf

1、由于多機(jī)器人系統(tǒng)具備單機(jī)器人系統(tǒng)無(wú)法比擬的優(yōu)勢(shì)，如強(qiáng)魯棒性、自適應(yīng)性和高效率。因而，多機(jī)器人系統(tǒng)是當(dāng)前機(jī)器人技術(shù)領(lǐng)域的一個(gè)研究熱點(diǎn)，把分布式人工智能學(xué)、社會(huì)學(xué)、管理學(xué)和生物學(xué)等領(lǐng)域的理論和方法引入機(jī)器人學(xué)的研究中，從系統(tǒng)的角度探討機(jī)器人群體的各種組織形式、信息交互、合作行為和進(jìn)化機(jī)制等問(wèn)題。本文以多機(jī)器人系統(tǒng)為研究背景，結(jié)合傳感器管理技術(shù)，對(duì)多機(jī)器人系統(tǒng)中信息的融合，多機(jī)器人協(xié)調(diào)中的任務(wù)分配與規(guī)劃等問(wèn)題進(jìn)行了深入研究，提供了有效地解決方

2、案，主要工作和貢獻(xiàn)如下：
　　 本文首先綜述了多源信息融合、傳感器管理以及多機(jī)器人協(xié)調(diào)控制的研究現(xiàn)狀，分析比較了當(dāng)前該領(lǐng)域的主要研究問(wèn)題、主要研究方法和關(guān)鍵技術(shù)，總結(jié)了各自的特點(diǎn)和發(fā)展趨勢(shì)。其中，環(huán)境感知和信息融合是移動(dòng)機(jī)器人協(xié)調(diào)控制的基本能力。為此本文介紹了研究中所涉及的基礎(chǔ)理論和實(shí)驗(yàn)中使用的機(jī)器人本體上用于感知外部信息的各種傳感器。
　　 接著對(duì)融合算法進(jìn)行了兩點(diǎn)改進(jìn)。一方面，DSmT 融合算法的效果依賴于廣義基本信

3、度分配，即gbba。而廣義基本信度分配值的獲取都是由專家根據(jù)自身的經(jīng)驗(yàn)提出的，具有很大的主觀性。而粗糙集理論僅僅需要傳感器的測(cè)量數(shù)據(jù)，而無(wú)需其它主觀信息，即可歸納出數(shù)據(jù)間的內(nèi)在聯(lián)系。將粗糙集理論與DSmT 理論結(jié)合起來(lái)，根據(jù)粗糙集的數(shù)據(jù)歸納特性，得到gbba的客觀獲取算法，為下一步推理，即融合過(guò)程提供客觀依據(jù)。另一方面，與DST 理論相比，DSmT 理論能夠很好地解決證據(jù)沖突時(shí)信息融合的問(wèn)題，卻帶來(lái)了“焦元爆炸”，致使推理過(guò)程的計(jì)算量大

4、大增加。同時(shí)考慮到DST 理論良好的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)和沖突情況下的融合效果，本文提出DST-DSmT 智能融合算法，力圖結(jié)合兩種理論的優(yōu)點(diǎn)。在DST 融合算法和DSmT 融合算法相互轉(zhuǎn)換的過(guò)程中，給出了對(duì)矛盾焦元的處理方法。該方法充分利用包含沖突的原始信息，目的在于充分反映沖突焦元所提供的信息，以期降低對(duì)最終融合結(jié)果的影響。
　　 為了充分發(fā)揮融合系統(tǒng)的功能及性能，需要在環(huán)境條件容許的情況下，對(duì)有限的傳感器資源進(jìn)行科學(xué)合理的分配。首先考

5、慮了傳感器在機(jī)器人本體上的分布特點(diǎn)，針對(duì)不同的信息源在融合過(guò)程中的可靠程度以及其對(duì)融合結(jié)果的影響大小是不同的，提出信息源支持度（MES）概念，充分考慮了焦元之間的相關(guān)程度來(lái)確定多源系統(tǒng)的信息源的重心，避免了僅僅依據(jù)焦元信度分配的數(shù)值平均來(lái)進(jìn)行決策的局限性。計(jì)算系統(tǒng)中每個(gè)信息源與系統(tǒng)信息源重心之間的關(guān)系，去除了與當(dāng)前時(shí)刻無(wú)關(guān)或影響不大的傳感器，大大減少了參與融合的傳感器數(shù)量，從而降低系統(tǒng)計(jì)算復(fù)雜程度。在此基礎(chǔ)上，針對(duì)多源信息融合系統(tǒng)中存在

6、大量不確定信息的特點(diǎn)，結(jié)合線性規(guī)劃方法，建立了目標(biāo)函數(shù)、約束條件和優(yōu)化準(zhǔn)則，運(yùn)用規(guī)劃論的優(yōu)化方法得到系統(tǒng)中傳感器的管理決策，同時(shí)也提高了獲得正確融合結(jié)果的可能。
　　 在上述研究的基礎(chǔ)上，對(duì)多機(jī)器人系統(tǒng)提出動(dòng)態(tài)分區(qū)的協(xié)作探索策略。設(shè)計(jì)運(yùn)動(dòng)協(xié)調(diào)混合式的體系結(jié)構(gòu)，給出了行為管理、行為模塊和行為決策的功能設(shè)計(jì)，并設(shè)計(jì)了4種常用的行為模塊。設(shè)計(jì)了任務(wù)協(xié)調(diào)混合分層的體系結(jié)構(gòu)，并給出了多機(jī)器人系統(tǒng)任務(wù)協(xié)調(diào)工作流程。每個(gè)機(jī)器人根據(jù)運(yùn)動(dòng)協(xié)調(diào)機(jī)制