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3 自适应多传感器融合 在实际世界中, 很难得到环境的精确信息 , 也无法确保传感器始终能够正常工作。因此 ,对于各种不确定情况 , 鲁棒融合算法十分必要。现已研究出一些自适应多传感器融合算法来处理由于传感器的不完善带来的不确定性。如 Hong通过革新技术提出 1 种扩展的联合方法, 能够估计单个测量 序列滤波的 比较好卡尔 曼增益 。 Pacini 和Kosko 也研究出 1 种可以在轻微环境噪声下应用的自适应目标跟踪模糊系统, 它在处理过程中结合了卡尔曼滤波算法 [1] 。导航与定位在机器人系统中 ,自主导航是一项**技术 , 是机器人研究领域的重点和难点问题。导航的基本任务有 3 点: ( 1)基于环境理解的全局定位: 通过环境中景物的理解 ,识别人为路标或具体的实物 ,以完成对机器人的定位 ,为路径规划提供素材;( 2)目标识别和障碍物检测: 实时对障碍物或特定目标进行检测和识别 ,提高控制系统的稳定性; ( 3)安全保护: 能对机器人工作环境中出现的障碍和移动物体作出分析并避免对机器人造成的损伤 [1]。智能机器人具备内部信息传感器和外部信息传感器，如视觉、听觉、触觉、嗅觉。安徽常规智能机器人开发量大从优

《隋书》里曾记载了一个机器人的故事：“……帝犹恨不能夜召，于是命匠刻木偶人，施机关，能坐起拜伏，以像于抃。帝每在月下对酒，辄令宫人置之于座，与相酬酢，而为欢笑。”——杨广没登基的时候和文士柳抃就结成了好友，登基之后，关系更铁。只可惜大半夜把柳抃召进紫微城大内总不妥当，杨广只好“望梅止渴”，命人照柳抃的模样做了一个木偶，装上机关，木偶能坐能站还会磕头。杨广兴致来了，就和这个木偶月下对饮欢笑。 [1]总论1920年，捷克作家卡雷尔·凯佩克（Karel Capek）发表了科幻剧本《罗萨姆的***机器人》。在剧本中，凯佩克把捷克语“Robota”写成了“Robot”，“Robota”是奴隶的意思。庐江定制智能机器人开发供应如果要改变机器人所做的工作，必须由人对程序作相应的改变，因此它是毫无智能的。

多传感器信息融合多传感器信息融合技术是近年来十分热门的研究课题, 它与控制理论、信号处理、人工智能、概率和统计相结合 , 为机器人在各种复杂、动态、不确定和未知的环境中执行任务提供了 1 种技术解决途径。机器人所用的传感器有很多种 , 根据不同用途分为内部测量传感器和外部测量传感器两大类。内部测量传感器用来检测机器人组成部件的内部状态 , 包括: 特定位置 、角度传感器 ; 任意位置 、角度传感器; 速度、角度传感器 ; 加速度传感器; 倾斜角传感器; 方位角传感器等 。外部传感器包括: 视觉( 测量、认识传感器)、触觉(接触、压觉 、滑动觉传感器)、力觉( 力、力矩传感器)、接近觉( 接近觉、距离传感器)以及角度传感器( 倾斜、方向、姿式传感器)。

智能机器是一种智能机器人，指能够在各类环境中自主地或交互地执行各种拟人任务(anthropomorphic tasks)的机器，具备形形**的内部信息传感器和外部信息传感器。除具有感受器外，它还有效应器，或称自整步电动机，它们使手、脚、长鼻子、触角等动起来。所谓的智能机器也就是智能机器人，它给人的**深刻的印象是一个独特的进行自我控制的“活物”。其实，这个自控“活物”的主要***并没有像真正的人那样微妙而复杂。智能机器人具备形形**的内部信息传感器和外部信息传感器，如视觉、听觉、触觉、嗅觉。截至2024年12月底，中国共有45.17万家智能机器人产业企业。

1多层次传感器融合 由于单个传感器具有不确定性、观测失误和不完整性的弱点 , 因此单层数据融合限制了系统的能力和鲁棒性。对于要求高鲁棒性和灵活性的先进系统 , 可以采用多层次传感器融合的方法。低层次融合方法可以融合多传感器数据; 中间层次融合方法可以融合数据和特征, 得到融合的特征或决策 ; 高层次融合方法可以融合特征和决策, 到**终的决策 [1]。2 微传感器和智能传感器 传感器的性能、价格和可靠性是衡量传感器优劣与否的重要标志, 然而许多性能优良的传感器由于体积大而限制了应用市场。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。智能传感器将主处理、硬件和软件集成在一起 。如 Par Scientific 公司研制的 1000 系列数字式石英智能传感器 ,日本日立研究所研制的可以识别 4种气体的嗅觉传感器, 美国 Honeywell 研制的DSTJ23000 智能压差压力传感器等 , 都具备了一定的智能 [1] 。其研究始于20世纪60年代初 [10]。1968年，美国斯坦福研究所研发成功世界智能机器人Shakey [11]。蚌埠品牌智能机器人开发定做价格

在设计制作之后，机器人无需人的干预，能够在各种环境下自动完成各项拟人任务。安徽常规智能机器人开发量大从优

视觉信息处理逐步细化,包括视觉信息的压缩和滤波、环境和障碍物检测、特定环境标志的识别、三维信息感知与处理等。其中环境和障碍物检测是视觉信息处理中**重要、也是**困难的过程。边沿抽取是视觉信息处理中常用的1种方法。对于一般的图像边沿抽取,如采用局部数据的梯度法和二阶微分法等,对于需要在运动中处理图像的移动机器人而言,难以满足实时性的要求。为此人们提出1种基于计算智能的图像边沿抽取方法,如基于神经网络的方法、利用模糊推理规则的方法,特别是BezdekJ.C教授近期***的论述了利用模糊逻辑推理进行图像边沿抽取的意义。这种方法具体到视觉导航,就是将机器人在室外运动时所需要的道路知识,如公路白线和道路边沿信息等,集成到模糊规则库中来提高道路识别效率和鲁棒性。还有人提出将遗传算法与模糊逻辑相结合[1]。安徽常规智能机器人开发量大从优

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