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。分辨率是指传感器可感受到的被测量的较小变化的能力。河南采摘sick激光雷达传感器
视觉传感器的低成本和易用性已吸引机器设计师和工艺工程师将其集成入各类曾经依赖人工、多个光电传感器,或根本不检验的应用。视觉传感器的工业应用包括检验、计量、测量、定向、瑕疵检测和分捡。以下只是一些应用范例:在汽车组装厂,检验由机器人涂抹到车门边框的胶珠是否连续,是否有正确的宽度。在瓶装厂,校验瓶盖是否正确密封、装灌液位是否正确,以及在封盖之前没有异物掉入瓶中。在包装生产线,确保在正确的位置粘贴正确的包装标签。在药品包装生产线,检验阿斯匹林药片的泡罩式包装中是否有破损或缺失的药片。在金属冲压公司,以每分钟逾150片的速度检验冲压部件,比人工检验快13倍以上。果园深度相机传感器现货车道线是视觉传感器能够感知的非常基本的信息,拥有车道线识别功能,即可实现高速公路的车道保持功能。
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。
机器人避障需要哪些传感器?视觉传感器:主要利用单目、双目摄像头、深度摄像机、视频信号数字化设备或基于DSP的快速信号处理器等其他外部设备获取图像,然后对周围的环境进行光学处理,将采集到的图像信息进行压缩,反馈到由神经网络和统计学方法构成的学习子系统,然后由子系统将采集到的图像信息与机器人的实际位置联系起来,完成定位。其具有结构简单,安装方式多元化及无传感器探测距离限制,成本低等优点,但受环境光影响较大、在暗处(无纹理区域)无法工作。触觉传感器是用于机器人中模仿触觉功能的传感器。
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。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。智能多线激光雷达传感器供货费用
视觉传感器具有结构简单,安装方式多元化及无传感器探测距离限制,成本低等优点。河南采摘sick激光雷达传感器
压力传感器的种类繁多,其性能也有较大的差异,如何选择较为适用的传感器,做到经济、合理的使用。1.额定压力范围。额定压力范围是满足标准规定值的压力范围。也就是在较高和较低温度之间,传感器输出符合规定工作特性的压力范围。在实际应用时传感器所测压力在该范围之内。2.较大压力范围。较大压力范围是指传感器能长时间承受的较大压力,且不引起输出特性长久性改变。特别是半导体压力传感器,为提高线性和温度特性,一般都大幅度减小额定压力范围。因此,即使在额定压力以上连续使用也不会被损坏。一般较大压力是额定压力较高值的2-3倍。河南采摘sick激光雷达传感器
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