机器人多传感器信息融合研究综述

多传感器信息融合是一门新兴的技术,在机器人领域有着广阔的应用前景。综述并分析了多传感器信息融合技术在工业机器人、机器手爪、飞行机器人、移动机器人、爬行机器人和水下机器人中应用的研究现状,从机器人传感器的研制、融合算法、多传感器管理和信息融合仿生机理等方面总结了机器人多传感器信息融合的发展趋势。     

多传感器信息融合基本原理及应用

全面系统地阐述了多传感器信息融合技术的信息融合理论、模型、算法和应用，并对目前信息融合在机器人、故障诊断、图像处理等领域的应用现状进行了剖析。信息融合技术虽然发展迅速。但由于信息融合技术理论尚待完善，在融合算法、融合模型以及关联的二义性等方面还存在问题。信息融合理论在多传感器分布检测、异类多传感器融合以及建立信息融合数据库和知识库等方面将有进一步发展。     

多传感器信息融合技术

系统地介绍了多传感器信息融合技术的理论、模型和应用,并对多传感器信息融合的几种主要算法进行了全面的阐述和归纳,指出了信息融合研究中存在的主要问题,最后对信息融合技术的未来研究方向进行了展望。     

多传感器信息融合技术

文章通过对多传感器信息融合技术近年来国内外研究成果的总结,阐述了信息融合的基本概念,包括定义、融合模型、融合方法、应用领域,并对目前信息融合在智能机器人、故障诊断等领域的应用现状进行了剖析;信息融合技术虽然发展迅速,但尚待完善,在理论框架、融合模型、融合算法、关联二义性等方面还存在问题,最后指出了信息融合的研究方向,使读者能够全面地了解和掌握信息融合技术,并为其实际应用这一技术打下坚实的理论基础.     

Vague集信息融合理论在煤矿安全监测中的应用*

针对模糊信息融合的局限性,提出了基于vague集理论的多传感器信息融合方法。为了解决以往的vague集多目标模糊决策方法的缺陷,应用了一种新的多目标模糊决策的vague集方法,建立了基于vague集的多传感器信息融合模型,给出了该方法的数学描述、数据组织、结果评价及算法实现过程。通过实例研究,验证了该方法的有效性和正确性,从而验证了vague集理论在多传感器信息融合中的应用是更有潜力的新方法。     

多传感器信息融合概述及其应用

多传感器数据融合广泛应用于自动目标识别、工业过程控制、遥感、医疗诊断、图像处理、模式识别等领域。介绍了多传感器信息融合技术的概念,对信息融合的算法进行了概述,提出了基于粗糙集理论的多源信息融合算法,最后对多传感器融合技术的研究动向进行了展望。     

多传感器信息融合在移动机器人上的应用

多传感器信息融合技术在科研领域已迅速发展起来 ,它包含了控制理论、信号处理、人工智能和数理统计等方面的知识。在机器人领域的应用越来越多 ,使得机器人更加智能化。文中对多传感器信息融合的方法进行了概括 ,并列举了近年来其在移动机器人领域的应用。最后展望了多传感器信息融合的发展     

移动机器人多传感器信息融合技术述评

多传感器信息融合技术是目前移动机器人领域的研究热点。详细阐述了多传感器信息融合技术在移动机器人领域中的应用与研究进展,尤其对多传感器信息融合实现方法进行了深入的探讨。指明了移动机器人领域中多传感器信息融合技术未来的发展方向。     

多传感器融合综述

对智能机器人领域的多传感器融合的研究现状进行了讨论。首先，对该领域研究中的一些问题进行了概述，包括信息描述空间、数据关联与时间同步、验前信息和融合结构等，然后把已有的融合方法分类成概率统计方法和人工智能方法进行重点介绍。最后，强调了融合结构在多传感器融合研究中的作用，并且对多传感器融合的未来研究作了进一步的展望。     

多传感器信息融合技术探析

多传感器信息融合是一门涉及信号处理、信息论、人工智能、模糊数学等理论的多学科交叉技术,被广泛应用于军事和民用领域。文章介绍了多传感器信息融合的概念,描述了多传感器信息融合的功能模型、主要方法和应用,并对其发展趋势进行了分析。     

信息融合方法及应用研究

信息融合是现代信息技术与多学科交叉、综合、延拓产生的新的系统科学,随着计算机科学,网络通讯技术,微电子技术和控制技术的飞速发展,它也得到了迅猛的发展,尤其近年来,它已受到广泛关注,它的理论和方法已被应用到许多研究领域。在大量文献被浏览的基础上,从信息融合的概念、基本原理、融合方法以及应用领域分别进行论述,最后,给出了几个面临的挑战问题和将来的发展趋势。     

在信息融合系统中引入多智能体技术

论文简要介绍了多智能体技术和信息融合系统,将多智能体技术运用到信息融合系统中,对信息融合系统中的模型和方法进行改进,提出了多智能体信息融合模型,并研究了信息融合中的分布式强化学习。通过借鉴多智能体技术的研究成果,开辟信息融合理论和应用发展的另一条途径。     

多传感器数据融合技术及其应用

多传感器数据融合技术是一门新兴前沿技术。近年来,多传感器数据融合技术已受到广泛关注,它的理论和方法已被应用到许多研究领域。主要论述了多传感器数据融合的基本概念、工作原理、数据融合特点与结构、数据融合方法及其应用领域,并总结了当前数据融合研究中存在的主要问题及其发展趋势。     

概率语言术语集多准则决策方法研究进展

多准则决策理论与方法的应用能否达到预期的经济效益与社会效益,逐步成为该研究领域关注的核心议题。近年来,基于概率语言术语集（Probabilistic Language Term Set,PLTS）的决策理论与方法受到广泛关注,PLTS既能够反映决策者对方案或准则的犹豫模糊语言评价或比较偏好,又能体现各语言术语的概率信息,较为贴近决策者的思维认知过程,已广泛应用于投资项目风险评估、模式识别、医疗诊断等领域,产生了良好的应用效果。从PLTS的信息融合理论、测度理论、偏好关系理论、基于PLTS的多准则决策方法这四方面系统回顾PLTS的研究现状,分析现有研究存在的不足,指出采用概率不确定语言术语集（Probabilistic Uncertain Linguistic Term Set,PULTS）即能更为高效、精准地反映定性决策信息的模糊不确定性。阐述该领域后续研究应当重点关注PULTS的信息融合、测度理论框架、偏好关系的一致性-共识达成过程、多准则群决策方法及其应用研究等核心问题,并给出相应的研究思路,为该领域后续研究提供可行性借鉴。     

信息融合的神经网络应用研究

信息融合是研究信息处理的专门技术.人们在社会实践中,一直都在自觉或不自觉地将各种信息进行综合处理.信息融合是将各种途径获得的信息作为一个整体进行综合分析处理,为决策及控制奠定基础.随着计算机技术的发展和人工神经网络的应用,到目前为止,已经出现许多人工神经网络模型及相应的学习算法.该文以控制系统以及运行设备的控制与保护为依据,采用模糊神经网络技术与信息融合技术相结合进行分析研究,从而得出具有普遍实用意义的理论,使信息融合的神经网络应用适用于更广泛的领域.     

无线传感器网络下分布式决策融合方法综述

分布式决策融合方法以其成本低廉、可靠性高、生存能力强、带宽要求低等优点而在多传感器检测系统特别是无线传感器网络中具有广阔的应用前景,但是传感器网络具有有限的能量、有限的计算能力、有限的通讯带宽,以及存在无线信道衰落、传输错误和干扰噪声对分布式决策融合理论带来挑战。介绍了分布式检测和决策融合的理论基础,对近年来无线传感器网络下的分布式决策融合理论方法及其研究进展进行了详细的综述,分析并展望了该领域存在的问题和前景,探讨了进一步的研究方向。     

基于模糊集合理论数据融合的气体识别方法研究

本文研究采用数据融合技术的智能嗅觉系统,给出系统结构,工作原理以及基于模糊集合理论的数据融合方法,并通过仿真,说明实际应用过程。     

多传感信息融合与自动化

综述多传感信息融合技术的概念、发展的起因、主要研究内容、现有的理论和方法,同时还就其在工业机器人、汽车自动导航与驾驶、身份识别、多目标跟踪、人工智能等自动化领域的应用进行了讨论.作者对于这一新兴研究方向未来的发展趋势作了展望,并就信息融合的一般理论、主要方法论、存在的问题等进行了探讨.     

多源遥感影像融合理论、技术和应用

多源遥感影像融合日趋成为国际上遥感领域的研究热点，也是处理和充分利用多源遥感海量数据的有效途径。本文综述了多源遥感影像数据融合技术，包括融合原理、融合的主要方法、遥感影像融合应用、融合评价指标，最后指出了融合中存在的问题和发展趋势。