在智能机器人避障的系统中,因为任何传感器的功能都有限,必要时,应将多种传感器集成在一起,融合多种传感器信息,这样可以更正确、更全方面的反映出外界环境的特征,为避障提供正确的依据。信息融合技术可以增加各类传感器信息的互补性、对环境变化的适应性,提高决策的正确性。多传感器数据融合的基本目的是指通过对多(种,类)传感器数据的综合处理以获得比每个单一传感器更多的信息。也可以理解为对多传感器的原始信息加以智能化的综合,从而导出新的有意义的信息。这种信息的价值比单一传感器所获得信息要高得多,它有利于判断和决策。因此近年来多传感器信息融合技术系统已越来越多地应用于机器人的避障系统中,通过实验可以取得良好的效果。压力传感器是使用较为普遍的一种传感器。服务六维力传感器型号
多传感器的机器人避障系统中,各信息源提供的环境信息都具有一定程度的不确定性。另外,由于传感器数量较多,且多为非线性,要进行很好的全局优化和控制,处理量大。面对离散数据多、关联度大、输入信息不可线性化且要求融合结果可靠性高等特点,传统的数据融合方法(加权平均法、贝叶斯估计法、Dempster-Shafer证据推理方法等)不能很好地满足要求。对于多关节机器人避障系统而言,通常采用卡尔曼滤波法、产生式规则、模糊逻辑人工神经网络法,可以得到关于环境更加可靠、统一、精确的描述,便于判断与决策。服务六维力传感器型号视觉传感器集成了多种检测功能。
多传感器信息融合技术的基本原理就像人的大脑综合处理信息的过程一样,将各种传感器进行多层次、多空间的信息互补和优化组合处理,从而产生对观测环境的一致性解释。在这个过程中要充分地利用多源数据进行合理支配与使用,而信息融合的目标则是基于各传感器获得的分离观测信息,通过对信息多级别、多方面组合导出更多有用信息。这不但是利用了多个传感器相互协同操作的优势,而且也综合处理了其它信息源的数据来提高整个传感器系统的智能化。
视觉传感器具有从一整幅图像捕获光线的数以千计的像素。图像的清晰和细腻程度通常用分辨率来衡量,以像素数量表示。部分视觉传感器能够捕获130万像素,因此,无论距离目标数米或数厘米远,传感器都能“看到”十分细腻的目标图像。在捕获图像之后,视觉传感器将其与内存中存储的基准图像进行比较,以做出分析。例如,若视觉传感器被设定为辨别正确地插有八颗螺栓的机器部件,则传感器知道应该拒收只有七颗螺栓的部件,或者螺栓未对准的部件。此外,无论该机器部件位于视场中的哪个位置,无论该部件是否在360度范围内旋转,视觉传感器都能做出判断。三个关键的要素决定了传感器的选择:动态范围、速度和响应度。
智能多关节机器人的实时避障问题,是现在机器人研究领域的重点和难点问题。在避障过程中,常常会面临无法预先知道、不可预测或动态变化的环境。机器人感知环境的手段通常是不完备的,传感器给出的数据是不完全、不连续、不可靠的,传感器信息融合的算法还存在着诸多问题。但由于传感器技术的飞速发展以及神经网络、模糊控制理论等学科的深入研究,及传感器信息处理方法的应用,为避障问题的解决提供了可能性,但是对于复杂的应用,仍不能令人满意,因此现存的问题也正是该领域的研究方向。光电传感器包含一个光传感元件,而视觉传感器具有从一整幅图像捕获光线的数以千计的。陕西定制全向相机传感器
触觉传感器的工作平面尺寸比被识别物体要小得多。服务六维力传感器型号
传感器信息处理:遗传算法。遗传算法是按照自然界“优胜劣汰,适者生存”法则提出的一种全局优化自适应概率搜索算法。遗传算法通过对当前群体施加选择、杂交、变异等一系列操作,产生出新一代的群体,并逐步使群体进化到更优解状态。遗传算法被应用于机器人避障系统的传感信号处理中,首先在一个采样周期内将实际传感器信号均匀采样N次送入计算机,随机选择几组数据作为初始群体。然后循环进行选择、杂交、变异三种操作,直到达到给定的要求电压值为止。在机器人避障系统中,利用简单的放大电路和遗传算法软件可以在多传感信号的情况下精确还原传感信号,提高传感器信息处理中的测量精度。服务六维力传感器型号
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