多传感器信息融合技术在智能机器人上应用-计算机应用技术专业论文.docx

第 第 1 章 绪论 沈阳理工大学硕士学位论文 沈阳理工大学硕士学位论文 - - PAGE 11 - - - PAGE 10 - 第 1 章 绪论 1. 1 课题背景及意义 1. 1. 1 课题背景 随着相关学科的发展及各种先进技术的应用和人们对生存环境的环保意识逐 渐增强，环保机器人的研究与开发越来越受到广泛的重视，具有良好的应用前景， 如智能清扫机器人、地板清洁机器人、擦窗擦墙机器人等。类似这样的机器人， 美国、日本、中国等均已研制和开发出产品并投入了使用。 目前，我国所有的人工湖都采用的是人工清理垃圾，但是对于水质的维护却 不能保证，不能达到人工湖环境美化的效果。人工湖水不流动或流动性差，都造 成了人工水景的水质随时间变差，这与保护和美化自然环境的要求是不相符的。 为此有关部门提出了制造一种移动式水质净化保持器对湖水进行保持处理，用流 动的处理器去处理不流动的水，达到水质处理的目的。处理器可同时对湖内的各 种垃圾进行自动收集，清除和防治绿藻及其它损害水质的浮游生物。湖面清扫机 器人就是一种可以全自动、全场移动式的处理不流动水而达到水质处理的水上智 能环保机器人，能够对湖内的各种漂浮垃圾进行自动收集和对绿藻及其它损害水 质的浮游生物等清除，实现对湖面的环境保护和水质维护。 湖面清扫机器人的主要功能有: 第一，景观娱乐功能( 定时喷水，放音乐) ； 第二，检测分析及生化处理功能，检测 BOD（生物需氧量，Biology Oxygen Demand）、COD（化学需氧量，Chemical Oxygen Demand）、PH 值等水质指标； 第三，集污功能和排污功能( 物理处理) ； 第四，通信功能。 湖面清扫机器人主要由游动系统、物体识别系统、GPS 定位系统、垃圾处理 系统、语音系统等五大部分组成。湖面清扫机器人通过多传感器信息融合的物体 识别系统将水中的垃圾进行识别、定位并通过垃圾吸入系统收集到口中，经刮板 器定时将垃圾推入到网状垃圾袋里。袋中垃圾装满后，启动返回排放垃圾系统， 将垃圾投放到预定位置。机器人对湖面水进行定时采样收集分析水中检测 BOD、 COD、PH 值等主要水质指标参数值，判别是否符合水质要求，是否已造成污染。 若水质不符合标准，则机器人对水面将喷洒污水处理生化物( 环保公司的专利产品) 进行水质维护。湖面清扫机器人的移动方向由 GPS 定位系统控制，实现监控室与 机器人之间的无线通信。语音系统主要用来控制喷水、放音乐等娱乐功能的实现。 从上面的介绍可以看出，湖面清扫机器人包括很多个传感器和多个功能系统， 基于多传感器信息融合可以在以上的很多的功能系统中应用，而本文以机器人的 物体识别系统为切入点，对多传感器信息融合技术及其神经网络算法进行研究， 并应用到湖面清扫机器人上。这就要求本文必须对多传感器信息融合、神经网络、 物体识别等技术进行研究和分析，探讨如何对视觉传感器和触觉传感器的输出信 息进行处理并提取出有效的特征值；探讨如何设计一个用于物体识别的神经网络 识别器，并将该基于神经网络的物体识别器应用到湖面清扫机器人的物体识别系 统中。 1. 1. 2 论文研究的意义 目前，机器人是一个热门的研究领域，世界各国政府对机器人的发展都给予 了极大的关注，拨出巨款支持它的发展。而且，机器人的应用领域也越来越广， 从传统的应用领域机器制造业、各种非制造业到军事活动以至家庭服务自动化， 机器人都成为重要工具。随着机器人技术的进一步发展，可以预见其应用领域将 涉及到人们工作的每一个领域，并开创很多前人无法进入而没有开发的新产业。 多传感器、信息融合技术与传统机器人的结合构成了智能机器人。智能机器 人相当于人的拷贝，传感器相当于人类的五官，要使机器人拥有智能，对环境变 化做出反应，首先必须使机器人具有感知环境的能力，用传感器采集环境信息加 以综合处理，控制机器人进行智能作业，更是机器人智能化的重要体现。 在以往机器人智能领域的研究中，人们把更多的注意力集中到研究和开发机 器人的各种外部传感器上，虽然在各自传感器信息处理与分析方面开展了大量富 有成效的工作，但由于忽视了多传感器系统的综合分析，对提高智能系统的性能 带来了不利影响，效率低下而且速度缓慢。 本文将智能机器人配备的视觉传感器和触觉传感器这两个传感器作为研究对 象，运用多传感器信息融合理论以及其中的神经网络技术，设计了神经网络识别 器，对物体进行识别，取得了较好的识别效果。 1. 2 相关技术的发展现状 1. 2. 1 信息融合技术研究现状 在国外，信息融合技术的研究起步最早应用于军事技术当中，早在 1973 年， 美国研究机构就在国防部的资助下，开展了声纳信号理解系统的研究。从那以后， 信息融合技术便迅速发展起来。20 世纪 70 年代末