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《基于多傳感器信息融合技術(shù)智能小車避障系統(tǒng)研究精選》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在應(yīng)用文檔-天天文庫。
1、圖書分類號TP242密級非密UDC注1_______________________________________________________________碩士學位論文基于多傳感器信息融合技術(shù)的智能小車避障系統(tǒng)研究袁新娜指導教師（姓名、職稱）余紅英（教授）申請學位級別工學碩士專業(yè)名稱通信與信息系統(tǒng)論文提交日期年月日論文答辯日期年月日學位授予日期年月日論文評閱人______________________________________________________答辯委員會主席_______________________2010年
2、5月28日原創(chuàng)性聲明本人鄭重聲明：所呈交的學位論文，是本人在指導教師的指導下，獨立進行研究所取得的成果。除文中已經(jīng)注明引用的內(nèi)容外，本論文不包含其他個人或集體已經(jīng)發(fā)表或撰寫過的科研成果。對本文的研究作出重要貢獻的個人和集體，均已在文中以明確方式標明。本聲明的法律責任由本人承擔。論文作者簽名：日期：關(guān)于學位論文使用權(quán)的說明本人完全了解中北大學有關(guān)保管、使用學位論文的規(guī)定，其中包括：①學校有權(quán)保管、并向有關(guān)部門送交學位論文的原件與復(fù)印件；②學校可以采用影印、縮印或其它復(fù)制手段復(fù)制并保存學位論文；③學?？稍试S學位論文被查閱或借閱；④學?？梢詫W術(shù)交流
3、為目的，復(fù)制贈送和交換學位論文；⑤學?？梢怨紝W位論文的全部或部分內(nèi)容（保密學位論文在解密后遵守此規(guī)定）。簽名：日期：導師簽名：日期：中北大學學位論文基于多傳感器信息融合技術(shù)的智能小車避障系統(tǒng)研究摘要智能小車屬于輪式機器人的一種，越來越多地被應(yīng)用到生產(chǎn)、生活及其它工業(yè)領(lǐng)域，其中智能小車的避障是一個非常關(guān)鍵和重要的問題。因為小車的所處環(huán)境復(fù)雜并且無法預(yù)知，單一傳感器不能滿足實際應(yīng)用需求，因此多傳感器信息融合技術(shù)的誕生成功地解決了這一難題。這是一門新興的實踐應(yīng)用技術(shù)，它綜合分析多個傳感器的數(shù)據(jù)對周圍環(huán)境做出單一傳感器無法比擬的判斷。文章采用了基于
4、BP模型的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)信息融合方法對智能小車進行避障研究。文章采用5路超聲波傳感器分別測量小車左方、左前方、前方、右前方和右方的障礙物距離信息，并利用紅外傳感器感知超聲波傳感器測量盲區(qū)范圍內(nèi)的障礙物信息，再綜合超聲波傳感器和紅外傳感器的數(shù)據(jù)得到最終障礙物的狀態(tài)結(jié)果，并將這個5位融合數(shù)據(jù)作為模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入，最終得到小車的運動行為指令。文章首先介紹了多傳感器信息技術(shù)的相關(guān)理論和系統(tǒng)的硬件平臺的基本結(jié)構(gòu)與功能，其次分別詳細闡述了系統(tǒng)的硬軟件設(shè)計，包括傳感器的選擇、具體測量電路、程序流程和模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本結(jié)構(gòu)以及算法實現(xiàn)，最后對全文進行了總結(jié)，
5、并指出了設(shè)計的不足，展望了一些可以繼續(xù)努力的方向。關(guān)鍵字：多傳感器信息融合技術(shù)，智能小車，超聲波傳感器，模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中北大學學位論文ResearchonIntelligentVehicle’sAvoidingObstacleSystemBasedonMultisensorInformationFusionAbstractIntelligentvehicleisakindofwheeledmobilerobots,andiswidlyusedinlifecourseandindustry,what’smore,howthevehicleavoi
6、dsobstaclesisaveryimportantproblem.Forthesurroundings’unpridicted,singlesensorcannotmeettheneed,butthebirthofmultisensorinformationfusiontechnologysuccessfullysolvedtheproblem.Itisanewpracticaltechnology.Itmakesjudgementaboutthesurroundings,whichthesinglesensorcan’tcomparew
7、ith,bysynthesisingthesensors’datas.Thepapermakestheresearchontheintelligentvehicle’savoidingobstaclesadoptingthemetheodsoffuzzyneuralnetworkbasedonBPmodel.Thepaperuses5ultrasonicsensorstomeasuretheobstcles’distanceinthevehicle’sleft,leftfront,front,rightfrontandright,moreov
8、erusestheinfraredsensorstojudgetheobstacles’existinginthedistanceofultrasonicsenso
