由于機(jī)器人避障系統(tǒng)具有線性動(dòng)力學(xué)模型，且系統(tǒng)噪聲和傳感器噪聲是高斯分布的白噪聲模型，卡爾曼濾波為融合多傳感器數(shù)據(jù)提供一個(gè)統(tǒng)計(jì)意義下的較優(yōu)估計(jì)。應(yīng)用到機(jī)器人避障系統(tǒng)的多傳感器信息處理中，國內(nèi)外學(xué)者經(jīng)常選用的是聯(lián)合式卡爾曼濾波法，其基本思想是采用一組并行運(yùn)行的濾波器模塊，每一個(gè)模塊只處理某一個(gè)特定傳感器的信息。另外，還采用了一個(gè)“主濾波器”對(duì)來自所有局部濾波器的信息進(jìn)行融合。這種結(jié)構(gòu)明顯的優(yōu)勢(shì)在于：計(jì)算量平均分布在各個(gè)并行濾波器中，主濾波器的計(jì)算負(fù)擔(dān)不大；具備了多種冗余信息，可以通過適當(dāng)?shù)闹貥?gòu)算法設(shè)計(jì)提供強(qiáng)容錯(cuò)能力。視覺傳感器主要由一個(gè)或者兩個(gè)圖形傳感器組成。湖南進(jìn)口多線激光雷達(dá)傳感器

傳感器信息處理：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種不需要選取基函數(shù)系的非線性函數(shù)逼近方法。機(jī)器人避障系統(tǒng)利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高度非線性描述能力，并利用這一能力對(duì)此系統(tǒng)的多傳感器進(jìn)行建模，利用BP算法（誤差反向傳播算法），可以對(duì)傳感器輸出信號(hào)進(jìn)行濾波、除噪及傳感器的信號(hào)識(shí)別，從而使傳感器的輸出信號(hào)更精確反映外部環(huán)境信息，為機(jī)器人的路徑規(guī)劃算法做準(zhǔn)備。這種方法的特點(diǎn)是：不需要機(jī)理方面的細(xì)節(jié)知識(shí)，避免了數(shù)學(xué)建模的不完備性；利用軟件實(shí)現(xiàn)傳感信號(hào)的處理，方便靈活，適用性強(qiáng)，免去了硬件電路。進(jìn)口傳感器價(jià)格同聲納傳感器相似，紅外線傳感器工作處于發(fā)射/接收狀態(tài)。

壓力傳感器是使用較為普遍的一種傳感器。傳統(tǒng)的壓力傳感器以機(jī)械結(jié)構(gòu)型的器件為主，以彈性元件的形變指示壓力，但這種結(jié)構(gòu)尺寸大、質(zhì)量重，不能提供電學(xué)輸出。隨著半導(dǎo)體技術(shù)的發(fā)展，半導(dǎo)體壓力傳感器也應(yīng)運(yùn)而生。其特點(diǎn)是體積小、質(zhì)量輕、準(zhǔn)確度高、溫度特性好。壓力傳感器通常由壓力敏感元件和信號(hào)處理單元組成。按不同的測(cè)試壓力類型，壓力傳感器可分為表壓傳感器、差壓傳感器和絕壓傳感器。其普遍應(yīng)用于各種工業(yè)自控環(huán)境，涉及水利水電、鐵路交通、智能建筑、生產(chǎn)自控、航空航天、石化、油井、電力、船舶、機(jī)床、管道等眾多行業(yè)。

傳感器數(shù)據(jù)融合方法：（1）產(chǎn)生式規(guī)則可以建立自然景象**系統(tǒng)，根據(jù)多傳感器的檢測(cè)數(shù)據(jù)，使用符號(hào)來表示環(huán)境特征，這樣可以更全方面的反映避障系統(tǒng)的周圍信息，為機(jī)器人的路徑規(guī)劃做準(zhǔn)備。（2）模糊邏輯法方法是用某種模擬人類的思維習(xí)慣的模型系統(tǒng)地反映機(jī)器人避障系統(tǒng)中多傳感器數(shù)據(jù)融合過程的不確定性，并通過模糊推理來完成數(shù)據(jù)融合，得到預(yù)期的效果。（3）人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法是一種仿效生物神經(jīng)系統(tǒng)的信息處理方法，是通過有教師或無師自學(xué)算法進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)，一旦學(xué)習(xí)完成，該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就能夠根據(jù)以網(wǎng)絡(luò)權(quán)矩陣和網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)形式存儲(chǔ)的特征信息，基于此神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)得到了一種進(jìn)行決策思維的模型結(jié)構(gòu)，通過綜合來自于系統(tǒng)各種不同傳感器的信息，從中抽取出單一傳感器無法提供的準(zhǔn)確可靠信息，這是在有環(huán)境交互的情況下處理多傳感器信息的一種十分有效的方法。對(duì)傳感器主要性能的基本理解能夠幫助開發(fā)人員迅速縮小他們的查找范圍，找到合適的傳感器。

傳感器信息處理：遺傳算法。遺傳算法是按照自然界“優(yōu)勝劣汰，適者生存”法則提出的一種全局優(yōu)化自適應(yīng)概率搜索算法。遺傳算法通過對(duì)當(dāng)前群體施加選擇、雜交、變異等一系列操作，產(chǎn)生出新一代的群體，并逐步使群體進(jìn)化到更優(yōu)解狀態(tài)。遺傳算法被應(yīng)用于機(jī)器人避障系統(tǒng)的傳感信號(hào)處理中，首先在一個(gè)采樣周期內(nèi)將實(shí)際傳感器信號(hào)均勻采樣N次送入計(jì)算機(jī)，隨機(jī)選擇幾組數(shù)據(jù)作為初始群體。然后循環(huán)進(jìn)行選擇、雜交、變異三種操作，直到達(dá)到給定的要求電壓值為止。在機(jī)器人避障系統(tǒng)中，利用簡單的放大電路和遺傳算法軟件可以在多傳感信號(hào)的情況下精確還原傳感信號(hào)，提高傳感器信息處理中的測(cè)量精度。視覺傳感器在智能網(wǎng)聯(lián)汽車上的應(yīng)用是以攝像頭方式出現(xiàn)的。國產(chǎn)深度相機(jī)傳感器廠商

視覺傳感器無論距離目標(biāo)數(shù)米或數(shù)厘米遠(yuǎn)，傳感器都能“看到”十分細(xì)膩的目標(biāo)圖像。湖南進(jìn)口多線激光雷達(dá)傳感器

傳感器故障診斷：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)診斷法。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法近年來被應(yīng)用于機(jī)器人避障系統(tǒng)中的傳感器故障診斷領(lǐng)域。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種并行處理機(jī)制的網(wǎng)絡(luò)，且它可以通過學(xué)習(xí)而獲得外界知識(shí)，知識(shí)分布存儲(chǔ)各個(gè)神經(jīng)元之間連接權(quán)值上，它可以完成輸入模式到輸出模式的復(fù)雜映射，具有容錯(cuò)能力強(qiáng)和運(yùn)行速度快的特點(diǎn)。采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法進(jìn)行機(jī)器人避障系統(tǒng)的故障診斷的方法是：①選擇系統(tǒng)中關(guān)鍵傳感器輸出作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入變量，并規(guī)定網(wǎng)絡(luò)的輸出變量值；②選擇合適類型和結(jié)構(gòu)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；③根據(jù)所選擇的輸入輸出信號(hào)的歷史數(shù)據(jù)，離線對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，獲得網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值或閥值；④在線將前面選擇的輸入輸出數(shù)據(jù)作用于網(wǎng)絡(luò)，網(wǎng)絡(luò)輸出便可給出診斷結(jié)果。湖南進(jìn)口多線激光雷達(dá)傳感器

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