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《基于多傳感器信息融合的移動(dòng)機(jī)器人避障研究(1)》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線(xiàn)閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫(kù)。
1、砸±論文摘要本文壤AS-R移動(dòng)巍器A為平臺(tái)，飄多鏜感器信息融含的角度出發(fā)，遂點(diǎn)研究了霧層融合方法在移瀚杭囂入濺漳中的斑埔。本文針對(duì)單一傳感器不毿準(zhǔn)確、壘驤地競(jìng)裁瓣巧境的撼述，研鼗了采魁怒聲波錈感器幫紅終摶感囂鞫戲的移耱撬器人多傳感器避漳系統(tǒng)。瘟瓔實(shí)驗(yàn)鰉方法，難轉(zhuǎn)感器的性能作了測(cè)試，根據(jù)測(cè)試結(jié)果分析了傳感器測(cè)距時(shí)產(chǎn)生誤差的原因。針對(duì)趣聲渡傳臻器產(chǎn)生的不確定稽息，提出了一種基予神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)摑終臺(tái)的兩緩融合方法。該方法的一級(jí)融合采用BP網(wǎng)絡(luò)融合方法，實(shí)現(xiàn)對(duì)每組超聲波傳感囂黲信患融會(huì)，撬贏了對(duì)障礙耪識(shí)別的撩確率{=級(jí)融合采蠲模糊車(chē)串經(jīng)弼辮方法，實(shí)現(xiàn)移動(dòng)橇囂
2、夫的蘧簿決策拄鍘。與單簇融合方法耜鞋：，囂級(jí)融合俊系統(tǒng)是旃較商的爨棒性和靈活性。間時(shí)鉗對(duì)穆動(dòng)楓器人的運(yùn)褥環(huán)境，研究了移動(dòng)機(jī)器人的避障藏略，實(shí)現(xiàn)了避障行為；鼴廈，避過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)和AS—R移動(dòng)機(jī)器人實(shí)物試驗(yàn)，驗(yàn)誕了所提方法的可行性和有效性。關(guān)鍵詞：移動(dòng)規(guī)器人多接感器信患融念避障BP隧縫模糊享睪經(jīng)羈絡(luò)ABSTRACT碩士論文WiththeplatformofAS-Rmobilerobot，theapplicationofmulti-layerfusionmethodforaviodingobstacleformobilerobotwasstudiedprincipa
3、llyfromtheviewofthemultipleSenSOrinformationfusion．Inthisthesis，itwasproposedthatusingamulti-sensorsystemforavoidingobstacleformobilembotbyusingmultipleultrasonicsensorsandinfraredsensorstosolvetheenvironmentinformationcouldn’tbeprecisionanddetailachievebysingleSenSOr．Byexperiment,
4、theperformanceofsensorswastestedandtheatTorofmeasuringdiatanceofsensorssystemhasbeenpresented．Astheuncertaininformationofultrasonicsensors，atwo—stepfusionmethodWaSproposedbasedoncombiningtheBPneur&networkandfuzzyneuralnetwork．Inthismethod，inordertorealizeinforemafionfusionformuldpl
5、eultrasonicsensors，theBPneuralnetworkwasusedtothefirststepfusionalgorithmfromeachsensorgrouptOachieveaprocisionofobstacleidentification；inordertOrealizedecisioncontrolforavoidingobstacleformobilerobot，thefuzzyneuralnetworkWasusedtOthesecondstepfusionalgorithm．11letwo—st印fusionmetho
6、dachievedtheperformanceofrobustandflexiblebetterthantheinformationfusionofsinglelayer．Moreover'thestratergyofavoidingobstaclewasproposedandtheavoidobstaclewasrealizedforgivenenvironmentformobilerobot．Finally’thesimulationexperimentandexperimentlizewi血AS—Rmobilerobotverifythattheabo
7、ve_mentionedmehodisreallyfeasibleandefficient．Keywords：MobilerobotMutlipleinfom_lationfusionAvoidobstacleⅡBPneuralnetworkFuzzyneuralnetwork聲明本學(xué)位論文是我在導(dǎo)師的指導(dǎo)下取得的研究成果，盡我所知，在本學(xué)盞論文中，狳了翔以祿注幫致謝靜幫分辨，不包含其德久已經(jīng)發(fā)表或公布過(guò)的研究成果，也不包含我為獲得任何教育機(jī)構(gòu)的學(xué)位或?qū)W歷而使用過(guò)的材料。與淺一同工作的同事對(duì)本學(xué)位論文做出的貢獻(xiàn)均已在論文中作了明確瓣說(shuō)明。研究生簽名：嬲熊鯉．
8、加z年占月t．r匿學(xué)位論文使用授權(quán)聲明南京理工大學(xué)有
