多传感器信息融合技术是近些年非常受欢迎的课题研究,它与控制理论、信号分析、人工智能技术、几率和统计分析紧密结合,为智能机器人在各种各样繁杂、动态性、不确定性和不明的自然环境中执行任务给予了1种技术性处理方式。

智能机器人常用的感应器有很多种多样,依据不一样主要用途分成內部精确测量感应器和外界精确测量感应器两类。內部精确测量感应器用于检验智能机器人构成构件的內部情况,包含:特殊部位、转角传感器;随意部位、转角传感器;速率、转角传感器;瞬时速度感应器;倾角感应器;方向角感应器等。外界感应器包含:视觉效果(精确测量、了解感应器)、触感(触碰、压觉、滚动觉感应器)、力觉(力、力矩传感器)、贴近觉(贴近觉、距离感应器)及其转角传感器(歪斜、方位、资势感应器)。多感应器信息融合是指综合性来源于好几个感应器的认知数据信息,以造成更靠谱、更精确或更全方位的信息内容。

历经结合的多感应器系统软件可以更为健全、精准地体现检验目标的特点,清除信息内容的可变性,提升信息内容的稳定性。结合后的多感应器信息内容具备下列特点:冗余设计、多样性、实用性和成本低性。

       多层面感应器结合因为单独感应器具备可变性、观察出错和不一致性的缺点,因而单面数据预处理限定了系统软件的工作能力和可扩展性。针对规定高可扩展性和协调能力的优秀系统软件,能够选用多层面感应器结合的方式。基层结合方式能够结合多感应器数据信息;正中间层级结合方式能够结合数据信息和特点,获得结合的特点或管理决策;高端结合方式能够结合特点和管理决策,到 的管理决策。