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　　自適應(yīng)多傳感器融合 在實際世界中, 很難得到環(huán)境的精確信息 , 也無法確保傳感器始終能夠正常工作。因此 ,對于各種不確定情況 , 魯棒融合算法十分必要。現(xiàn)已研究出一些自適應(yīng)多傳感器融合算法來處理由于傳感器的不完善帶來的不確定性。如 Hong通過革新技術(shù)提出 1 種擴(kuò)展的聯(lián)合方法, 能夠估計單個測量 序列濾波的 最優(yōu)卡爾 曼增益 。 Pacini 和Kosko 也研究出 1 種可以在輕微環(huán)境噪聲下應(yīng)用的自適應(yīng)目標(biāo)跟蹤模糊系統(tǒng), 它在處理過程中結(jié)合了卡爾曼濾波算法 。

　　導(dǎo)航與定位

　　在機(jī)器人系統(tǒng)中 ,自主導(dǎo)航是一項核心技術(shù) , 是機(jī)器人研究領(lǐng)域的重點和難點問題。導(dǎo)航的基本任務(wù)有 3 點: ( 1)基于環(huán)境理解的全局定位: 通過環(huán)境中景物的理解 ,識別人為路標(biāo)或具體的實物 ,以完成對機(jī)器人的定位 ,為路徑規(guī)劃提供素材;( 2)目標(biāo)識別和障礙物檢測: 實時對障礙物或特定目標(biāo)進(jìn)行檢測和識別 ,提高控制系統(tǒng)的穩(wěn)定性; ( 3)安全保護(hù): 能對機(jī)器人工作環(huán)境中出現(xiàn)的障礙和移動物體作出分析并避免對機(jī)器人造成的損傷 。

　　機(jī)器人有多種導(dǎo)航方式 , 根據(jù)環(huán)境信息的完整程度、導(dǎo)航指示信號類型等因素的不同 ,可以分為基于地圖的導(dǎo)航、基于創(chuàng)建地圖的導(dǎo)航和無地圖的導(dǎo)航3類。根據(jù)導(dǎo)航采用的硬件的不同, 可將導(dǎo)航系統(tǒng)分為視覺導(dǎo)航和非視覺傳感器組合導(dǎo)航[ 8] 。視覺導(dǎo)航是利用攝像頭進(jìn)行環(huán)境探測和辨識, 以獲取場景中絕大部分信息 。視覺導(dǎo)航信息處理的內(nèi)容主要包括 : 視覺信息的壓縮和濾波 、路面檢測和障礙物檢測 、環(huán)境特定標(biāo)志的識別、三維信息感知與處理。非視覺傳感器導(dǎo)航是指采用多種傳感器共同工作 , 如探針式、電容式、電感式 、力學(xué)傳感器、雷達(dá)傳感器、光電傳感器等,用來探測環(huán)境 , 對機(jī)器人的位置、姿態(tài) 、速度和系統(tǒng)內(nèi)部狀態(tài)等進(jìn)行監(jiān)控, 感知機(jī)器人所處工作環(huán)境的靜態(tài)和動態(tài)信息,使得機(jī)器人相應(yīng)的工作順序和操作內(nèi)容能自然地適應(yīng)工作環(huán)境的變化 ,有效地獲取內(nèi)外部信息 。

　　在自主移動機(jī)器人導(dǎo)航中 , 無論是局部實時避障還是全局規(guī)劃, 都需要精確知道機(jī)器人或障礙物的當(dāng)前狀態(tài)及位置, 以完成導(dǎo)航 、避障及路徑規(guī)劃等任務(wù),這就是機(jī)器人的定位問題 。比較成熟的定位系統(tǒng)可分為被動式傳感器系統(tǒng)和主動式傳感器系統(tǒng)。被動式傳感器系統(tǒng)通過碼盤、加速度傳感器、陀螺儀、多普勒速度傳感器等感知機(jī)器人自身運動狀態(tài), 經(jīng)過累積計算得到定位信息 。主動式傳感器系統(tǒng)通過包括超聲傳感器、紅外傳感器、激光測距儀以及視頻攝像機(jī)等主動式傳感器感知機(jī)器人外部環(huán)境或人為設(shè)置的路標(biāo) , 與系統(tǒng)預(yù)先設(shè)定的模型進(jìn)行匹配, 從而得到當(dāng)前機(jī)器人與環(huán)境或路標(biāo)的相對位置 ,獲得定位信息 。