机器人超声波与红外线传感器测距系统的数据融合研究

本文针对机器人工作环境的特点，提出了采用超声波与红外线传感器共同测距．弥补单一使用超声波传感器带来的缺陷．应用自适应加权数据融合技术，实现两种传感器在功能上的互补。实验结果表明．系统提高了整体测距精度，得到了被测距离更加准确的估计。     

测距传感器系统的测距数据在线自适应加权融合

针对移动机器人的测距系统采用红外线与超声波传感器共同测距,避免了因使用单个传感器进行多次测量而降低系统的实时性和产生信号串扰问题。应用自适应加权数据融合算法对实时测量数据进行在线融合估计,实现两种传感器在功能上的互补。实验结果表明,该方法提高了整体测距精度,得到了被测距离更加准确的估计。     

油管壁厚测量数据的一致性加权融合估计算法

在随机拔动环境中采用漏磁场法在线测量油管壁厚时，每个磁性传感器只能得到环境的部分信息。为了对各传感器的局部测量值进行稳健融合估计，提出了油管壁厚测量数据的一致性加权融合估计算法。利用改进的数据探测技术中的分布图方法对各个传感器的一致性进行检验，并采用简单加权平均法求得一致性传感器测量数据的稳健融合估计值。融合实例表明，该算法能有效地提高系统测量的稳健性，且具有精度高、运算简单等特点。该算法适用于多传感器测量数据的实时高精度融合估计。     

一种泊车系统超声波障碍物检测方法

超声波障碍物检测是智能泊车系统的基础模块,为了精确计算障碍物距离,采用两点定位法,即利用同一个超声波探头不同时刻的2个点,分别测量得到障碍物距离发波点的距离信息,通过三角函数计算出车辆周围的障碍物坐标及距离车辆最近的障碍物距离。并采用多个传感器的计算数据进行校对,从而可以计算出更加精确的、可靠的障碍物距离,形成了完整的、精确的超声传感器障碍物检测方法,为轨迹规划模块、车位搜寻模块及车辆控制模块提供了决策的依据。     

全方位超声波扫描器的设计

采用步进电机带动超声波传感器对障碍物进行扫描．并对障碍物距离进行测量，这便是本全方位超声波扫描器的基本原理。基于上述原理，本文论述了一种全方位超声波扫描器的设计．同时给出了系统的各模块的设计。     

基于无线传感节点的自卸车车斗防挂预警器设计

设计了一种基于nRF24L01的无线超声波传感节点,通过防水型超声波传感器节点采集自卸车车斗斜前方、上方及斜后方的障碍物距离,实现自卸车在行驶和卸货过程中,对自卸车顶部的障碍物距车顶的距离进行监测,将采集的信息传给总节点进行处理,判断障碍物能否影响自卸车车斗的举升,将障碍物的距离实时显示在液晶屏上,并进行声光报警,为驾驶员提供信息,达到车斗顶部预警防挂的目的。     

超声波测距系统设计

设计一种对行进中的汽车前方的障碍物进行实时测距的超声波测距系统,包括超声波测距原理,硬件设计,使系统能及时进行障碍物距离的显示及声光报警处理;重点突出利用数字传感器DS18B20对温度进行测量,利用声速与温度之间的校正公式对声速进行校正,提高了距离的测量准确度。     

基于多传感器的移动机器人安全区域研究

针对移动机器人导航中因障碍物信息复杂的不确定性,为了成功实现自主导航,应用一种多超声波传感器对障碍物进行信息采集,并通过BP神经网络对超声波传感器采集的信息进行处理。根据BP神经网络输出层的结果可确定机器人移动的安全区域。通过实验证明了多传感器信息处理法获得的移动机器人安全区域的可行性,为今后移动机器人避障提供了新的思路。     

多传感器融合的机器人导航算法研究

机器人导航是室内机器人的关键技术之一,是机器人实现智能化首要解决的问题。针对传统室内家庭服务机器人导航方法存在传感器价格昂贵、动态环境适应能力不足等缺点,提出基于多传感器相结合的机器人导航算法。该算法利用RGB-D视觉传感器和超声波传感器分别获取数据,通过数据融合获得障碍物的三维信息,建立障碍物的三维模型,通过启发式最佳搜索算法对导航路径进行了优化,较好的实现了机器人导航路径的绘制,这为后期研究机器人的智能化打下了坚实的基础。     

归一化加权平均算法在温度采集系统中的应用

根据大棚温室环境空间大以及其温度分布受多种因素影响等特点,设计了一种基于多传感器信息融合技术的温度采集系统.该温度采集系统采用AVR单片机、Cu50热电阻搭建硬件平台,用嵌入式C语言编写程序.在此基础上,运用莱以特准则法消除疏失误差,并采用归一化的加权平均值融合算法对8个通道检测到的温度信号进行数据处理,得到了采集温度的准确估计值.仿真结果表明,这种方法实时性好,可以提高系统的鲁棒性与精度,适合平稳过程的测量估计.     

基于AFKF的多传感器加权融合算法

为实现对被测物体在匀速、匀加速以及变加速运动状态下的动态位置进行精确测量,提出一种基于自适应渐消卡尔曼滤波的多传感器加权融合算法,将各子传感器测量数据进行自适应渐消卡尔曼滤波,并由获得的均方误差阵实时为位置测量的估计值自适应分配权重,最终进行加权融合。通过算法的实例应用验证,与传统的MSIF-SKF算法相比,该算法具有更高的动态位置检测精度。     

一种主要基于多超声波传感器定位的新方法

提出对室内空间分区的方法,解决了移动机器人在室内环境下的定位。在室内有随机障碍物的情况下,根据空间区域特点剔除坏值,采用串联和并联推断的方式,对机器人进行定位。该方法融合了机器人内部传感器电子罗盘、里程计和外部4个超声波测距传感器的同步和异步信息,具有很高的抗干扰特性和较高的定位精度。     

多传感器支持度和自适应加权时空融合算法

针对多传感器测量数据中含有的噪声,提出一种基于多传感器支持度和自适应加权时空融合算法。时空融合算法将数据融合分解为时间和空间两次融合估计,先采用支持度和基于时间的递推估计进行第一次融合,再通过自适应加权估计在空间上进行第二次融合。该算法不需要知道传感器测量数据的任何先验知识,只利用空间位置中多传感器的方差变化,通过调整参与融合的各传感器的加权系数,使融合系统均方误差始终最小。     

智能移动机器人的多传感器控制避障研究

针对我们现实生活中未知的、时变的周围环境,提出了一种基于多传感器的自主移动机器人在多障碍物环境中智能避障的设计。利用自身安装的四探头一体防水超声波传感器、红外传感器为有效的环境感知提供障碍物的距离数值,采用核心芯片STM32F407处理多传感器获取到的距离数据,并将控制指令输入到执行单元。对其主控制电路、各个传感器接口的设计实现了移动机器人避障控制系统的硬件设计。通过对获得的多组传感器实验数值的分析以及对机器人样机的多次测试验证了其设计的可行性。     

果园机器人智能控制系统设计

为了提高农业机械的自主作业能力,减轻农民劳动负担。为此,设计了一种利用单片机控制的智能机器人控制系统。装载了一款超声波传感器提高了机器人的自动避障能力,使用红外遥控器技术控制机器人,可对机器人的行走方式控制的更加灵活自如,开发了微信小程序,可用手机蓝牙与机器人搭载的蓝牙进行配对,来实现利用手机对机器人的远程控制能力,并将采集到的传感器测量距离在手机界面上实时显示出来。在实验室内对机器人的控制性能进行了测试,结果表明：利用超声波传感器可精准实现机器人对障碍物的躲避,使得机器人安全、高效地进行作业,测量精度高、误差较小。     

多传感器融合的智能车辆导航研究

为了解决单一传感器信息获取的不足,提出了一种融合视觉和超声波信息进行导航的方法,给出了从视觉信息中提取路面标志线及判断障碍物方位的算法。用D-S证据理论和模糊处理的方法将视觉分析得到的环境信息与多个超声波传感器获得的信息进行融合。算法包括了图像分割和数学形态学处理、超声系统的建模和信息的融合。仿真与实验结果表明：该方法可以有效提取出路面标志线并且信息处理和融合方法能有效判断障碍物,获得良好的避障导航效果。     

多传感器融合技术在加湿节能控制器中的应用

介绍了一种多传感器数据融合技术在加湿节能控制器系统中应用的方法.该方法首先采用分布图法剔除疏失误差,然后采用基于均值的分批估计的融合方法对采集的数据进行处理.提高了数据采集的精度,同时有效地消除了由于传感器失效引起的误差.这种数据融合方法计算简单,易于编程,可以获得比有限多个传感器的算术平均值更准确的测量结果,具有较高...     

基于BP网络的GIS局部放电声电联合检测故障定位方法

如何快速定位GIS放电位置,是局部放电在线检测的关键。基于超声波和超高频多传感器信息融合局部放电联合定位方法,是将来自放电位置这一目标的多源信息加以智能合成。声电联合定位检测系统采用到达时间差TDOA法,利用BP神经网络对超声波和超高频法的传感器采集数据进行融合。最后通过仿真验证,得出其定位准确率较单一方法大大提高。     

超声波测距仪在移动机器人避障中的应用

移动机器人通过各种传感器系统感知外界环境和自身状态,在复杂的环境中自主移动并完成相应的任务,超声波传感器以其独有的特征而被青睐.本文利用两个超声波传感器对障碍物进行定位,从而使机器人顺利到达结构化环境中的目标.     

基于最小二乘原理的多传感器加权融合算法

以存在随机扰动环境中的不同参数多传感器为研究对象，基于最小二乘原理，提出了一种加权融合算法，推导出各传感器的权系数与测量方差的关系。并且根据测量信息，提出了一种方差估计学习算法，实现对各传感器测量方差的估计，从而对各传感器的权值进行合理的分配。该算法简单，能快速、准确的估计出待测物理量的状态信息。