多传感器信息融合技术在机器人中的应用

 

    一项新型技术，可以话腐朽为神奇。而对于智能机器人来说，多传感器信息融合技术就是这样的存在，本篇文章，就赶快和小编一起来看看多传感器信息融合技术在机器人中的应用吧。

    机器人的多传感器信息融合技术是一个非常活跃的研究领域，主要研究方向有：

    多级传感器融合，由于单个传感器，机器人的观测误差和缺陷的弱点，因此限制了单层数据融合和系统的稳健性的能力的不确定性。机器人对于企业要求高鲁棒性和灵活性的先进管理系统 , 可以通过采用多层次传感器技术融合的方法。

    低电平融合可以是稠合的多传感器数据;机器人中间电平数据融合方法可以融合，并且其中，以获得融合或决定功能;高级特征可以被融合和融合方法的决定，以最终决定。

    机器人的价格和可靠性是衡量一个其传感器优劣与否的一个重要标志, 传感器的性能、微传感器和智能技术传感器，然而我国许多工作性能具有优良的传感器机器人的由于不同体积大而限制了应用研究市场。

    微电子技术的迅速发展使小型和微型传感器的制造成为可能。机器人智能传感器主要处理，硬件和软件集成。如 1000 系列数字式石英智能传感器，智能压差压力传感器等 , 都具备了一定的智能。

    自适应多传感器进行融合，在实际生活世界中, 机器人很难得到发展环境的精确管理信息 , 也无法确保传感器始终能够正常教学工作。因此，机器人要适用于各种不确定性的，鲁棒融合算法是必要的。

    现已研究出一些企业自适应多传感器进行融合学习算法来处理由于各种传感器的不完善带来的不确定性。 机器人提出了一种扩展联合方法来估计单测量序列滤波的最优卡尔曼增益。在轻微环境噪声下应用的自适应目标跟踪模糊系统, 智能机器人在处理过程中结合了卡尔曼滤波算法。

    不管如何，机器人所处社会工作生活环境的静态和动态数据信息,使得中国机器人以及相应的工作时间顺序和操作活动内容能自然地适应教育工作对于环境的变化 ,机器人有效地获取内外部相关信息。这已经是一个里程碑式的进步了。

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