湖北多功能雷達(dá)傳感器

傳感器故障診斷：模糊診斷方法。模糊診斷方法就是以模糊數(shù)學(xué)為理論基礎(chǔ)，依據(jù)系統(tǒng)的傳感器的模糊狀態(tài)進(jìn)行狀態(tài)識(shí)別、推理并作出決策的一種故障診斷方法。模糊故障診斷方法的優(yōu)點(diǎn)是能夠充分利用**經(jīng)驗(yàn)，考慮了故障狀態(tài)及**經(jīng)驗(yàn)的模糊性，使得診斷結(jié)果更為合理，同時(shí)模糊診斷計(jì)算量相對(duì)較小，診斷速度快，實(shí)時(shí)性好，便于在計(jì)算機(jī)上應(yīng)用，且準(zhǔn)確率也較高。經(jīng)常被國(guó)內(nèi)外學(xué)者應(yīng)用到機(jī)器人避障系統(tǒng)中，進(jìn)行傳感器輸出結(jié)果的診斷。但模糊故障診斷方法也有其不完善的方面，如隸屬函數(shù)的選取、各個(gè)診斷規(guī)則的運(yùn)用，至今并無(wú)同一原則，常依具體問(wèn)題而定。視覺(jué)傳感器具有車道線識(shí)別、障礙物檢測(cè)、交通標(biāo)志和地面標(biāo)志識(shí)別、交通信號(hào)燈識(shí)別、可行空間檢測(cè)等功能。湖北多功能雷達(dá)傳感器

傳感器信息處理：小波分析法。小波變換的基本思想是用一族小波基函數(shù)去表示或逼近——信號(hào)，很好地解決了時(shí)間和頻率分辨力的矛盾，適合于對(duì)時(shí)變信號(hào)進(jìn)行局部分析。小波變換作為一種新的信號(hào)處理方法，近幾年，將小波分析應(yīng)用在機(jī)器人避障系統(tǒng)實(shí)時(shí)采集傳感器信號(hào)檢測(cè)分析中，通過(guò)對(duì)傳感器信號(hào)的多尺度分解，濾除被測(cè)傳感器信號(hào)中混入的噪聲成分，重構(gòu)真實(shí)信號(hào)，這樣可以有效提高機(jī)器人避障系統(tǒng)中采樣數(shù)據(jù)的可靠性，進(jìn)而可以提高避障系統(tǒng)的控制精度。另外它還有數(shù)據(jù)壓縮功能，對(duì)此系統(tǒng)大量的傳感信號(hào)進(jìn)行壓縮處理可以節(jié)省存儲(chǔ)空間，提高運(yùn)算速度。湖北多功能雷達(dá)傳感器傳感器的選擇取決于準(zhǔn)確性、輸出、靈敏度、機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)的成本以及對(duì)應(yīng)用要求的充分理解。

在智能機(jī)器人避障的系統(tǒng)中，因?yàn)槿魏蝹鞲衅鞯墓δ芏加邢蓿匾獣r(shí)，應(yīng)將多種傳感器集成在一起，融合多種傳感器信息，這樣可以更正確、更全方面的反映出外界環(huán)境的特征，為避障提供正確的依據(jù)。信息融合技術(shù)可以增加各類傳感器信息的互補(bǔ)性、對(duì)環(huán)境變化的適應(yīng)性，提高決策的正確性。多傳感器數(shù)據(jù)融合的基本目的是指通過(guò)對(duì)多（種，類）傳感器數(shù)據(jù)的綜合處理以獲得比每個(gè)單一傳感器更多的信息。也可以理解為對(duì)多傳感器的原始信息加以智能化的綜合，從而導(dǎo)出新的有意義的信息。這種信息的價(jià)值比單一傳感器所獲得信息要高得多，它有利于判斷和決策。因此近年來(lái)多傳感器信息融合技術(shù)系統(tǒng)已越來(lái)越多地應(yīng)用于機(jī)器人的避障系統(tǒng)中，通過(guò)實(shí)驗(yàn)可以取得良好的效果。

傳感器的選擇好壞直接關(guān)系到多關(guān)節(jié)機(jī)器人采集周圍環(huán)境信息量的多少，因此目前機(jī)器人避障系統(tǒng)選擇傳感器類型和數(shù)量有兩種不同的方法：基于環(huán)境的優(yōu)化原則選擇法和基于任務(wù)選擇法。（1）基于環(huán)境的優(yōu)化原則選擇法：設(shè)計(jì)階段的預(yù)選擇以及適合環(huán)境和系統(tǒng)狀態(tài)變化的實(shí)時(shí)選擇，前者給出了恰當(dāng)?shù)膫鞲衅鲾?shù)量和操作速度之間的關(guān)系，該關(guān)系可決定多傳感器避障系統(tǒng)中傳感器單元的優(yōu)化排列，后者通過(guò)貝葉斯方法利用任何先驗(yàn)的物體信息決定傳感器的定位，使傳感器對(duì)障礙物體假設(shè)不確定性較小。（2）基于任務(wù)的選擇法：此方法主要思想是基于避障的任務(wù)，將完成該任務(wù)的過(guò)程按時(shí)間及感知范圍劃分為若干段，即將任務(wù)分解，根據(jù)每個(gè)階段所需的傳感器信息合理地選擇傳感器的種類和數(shù)量。視覺(jué)傳感器無(wú)論距離目標(biāo)數(shù)米或數(shù)厘米遠(yuǎn)，傳感器都能“看到”十分細(xì)膩的目標(biāo)圖像。

基于傳感器信息在機(jī)器人避障方面的應(yīng)用研究：（1）為了在實(shí)現(xiàn)機(jī)器人避障系統(tǒng)多傳感器數(shù)據(jù)融合，處理器結(jié)構(gòu)將朝并行體行結(jié)構(gòu)發(fā)展，包括傳感器功能的并行結(jié)構(gòu)和算法及功能的并行結(jié)構(gòu)。（2）機(jī)器人的避障系統(tǒng)愈高級(jí)，傳感器就愈多，信息處理愈復(fù)雜，會(huì)遇到多速率采樣問(wèn)題。但是現(xiàn)有成熟的計(jì)算機(jī)控制理論涉及的都是單速率采樣，即假定系統(tǒng)中所有A/D，D/A通道都以同樣的采樣速率工作。為填補(bǔ)此項(xiàng)空白，就很有必要研究多速率采樣控制系統(tǒng)的建模，分析及設(shè)計(jì)方法。所以，機(jī)器人多傳感器多速率采樣控制系統(tǒng)研究是傳感器系統(tǒng)今后發(fā)展方向之一。傳感器的頻率響應(yīng)越高，可測(cè)的信號(hào)頻率范圍就越寬。湖北多功能雷達(dá)傳感器

視覺(jué)傳感器獲取的信息量要比其它傳感器獲取的信息量多得多。湖北多功能雷達(dá)傳感器

基于傳感器信息在機(jī)器人避障方面的應(yīng)用研究：在一個(gè)智能系統(tǒng)中，使用單一的智能控制方法往往不能取得滿意的效果，應(yīng)綜合采用常規(guī)控制方法和智能控制方法，才能夠取得良好效果。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊推理是避障研究中的兩個(gè)重要工具，但是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)樣本集的完整性研究尚未取得突破，將事件空間的每一點(diǎn)都作為網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)樣本顯然是不可取的；模糊邏輯推理則側(cè)重于模糊規(guī)則的選取，但有些規(guī)則很難形式化描述，或者必須用大量的規(guī)則描述而增大運(yùn)算量，這樣就背離了模糊邏輯應(yīng)用的初衷，因此近年來(lái)提出了基于多組傳感器信息，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)實(shí)現(xiàn)機(jī)器人對(duì)當(dāng)前感知環(huán)境的快速識(shí)別和分類，進(jìn)而利用模糊邏輯技術(shù)實(shí)現(xiàn)安全避障的新方法，它將是有潛力的研究方向。湖北多功能雷達(dá)傳感器

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