基于信息融合的机器人导航方法的分析与研究

李敏
【摘 要】現代社会科技发展迅猛,给社会生活带来更多的便捷。在现代社会的高科技产品当中,机器人导航技术属于相对先进的技术之一,而机器人导航技术又分为多种,例如信息融合导航技术。论文针对信息融合机器人导航技术进行阐述,分析该项技术的原理。
【Abstract】With the rapid development of science and technology in modern society, more convenience has been brought to social life. Among the high-tech products in modern society, robot navigation technology is one of the relatively advanced technologies. The robot navigation technology is divided into a variety of types, such as information fusion navigation technology. This paper expounds the robot navigation technology based on the information integration, and analyzes the principle of the technology.
【关键词】信息融合;机器人;导航
【Keywords】intelligence integration;robot;navigation
【中图分类号】TP242.6 【文献标志码】A 【文章编号】1673-1069(2017)12-0189-02
1 引言
信息融合机器人导航技术,是作用于机器人运行的路线引导,属于任务命令技术,通过对周边环境的信息规划出机器人行动的整体路径,并使机器人在行动中,能够对周边的环境进行感知,进而在系统的处理下自动做出合理的调整,最终达到行动的目的。由此可见,机器人通过信息融合导航技术的行动,需要保证自动化、安全性、便捷性等特点,而实现该项技术特点,主要依靠传感器与系统的处理。
2 信息融合机器人导航技术概述
信息融合机器人导航技术的运行,首先需要对机器人运行的行动路线进行整体的规划,之后通过传感器的收集数据功能[1]。在机器人行动当中,不断的对周边环境进行实时收集,并传输至机器人分析系统,通过分析系统的分析决策,使机器人对于周边实际因素做出回避、移动、停止、调整等举动。
而基于该项技术的复杂性与周边环境的多样性,机器人的数据收集功能,不能通过单一数量与种类的传感器来执行,需要通过多种能够识别动态因素的传感器实现,例如视觉传感器、超声波传感器、红外线传感器、雷达传感器等等。此外,在多种传感器的运作下,所收集到的信息之间是互补的关系,但同时也会有信息多余,对于机器人的行为而言,多余的信息对机器人判断市场有十分不利的影响,因此需要通过其他技术将信息融合消化,以此才能保证机器人的行为决策达到精确的程度。
3 机器人信息融合技术的原理
机器人信息融合技术,其定义为通过计算机的处理,将实时的信息按照顺序在系统的规则之下进行自动化的分析、整合,最终得出符合指令目的的最佳决策[2]。由此可见,机器人信息融合技术的特征在于,信息融合技术的运行是从多层面角度上,按照顺序对信息处理、信息融合技术包括了观测、互通、分析、整合等功能。
机器人信息融合技术的分析功能,其运转的基础在于计算机算式,通过算式将多个信息整合、计算,最终出来的就是精确的指令。在算式的基础之上,就需要具备一个精确的数据进行保证,因此机器人信息融合技术分析功能当中,还应当包含对初始化信息的核对、校准等功能,使算式的基础数据精细化。
4 信息融合机器人导航技术系统组成
4.1 传感器信息采集系统
传感器信息采集系统,即为多种类、多数量的传感器组合[3]。该模块的作用是连接外部信息和内部处理系统,是整个系统运作流程中最先导的流程,机器人的任何行为都与传感器密不可分。在传感器对外部信息采集完毕后,会将信息整合传输至后置系统当中,因此传感器信息采集系统的功能还包括了信息整合与传输的功能。
4.2 自定义系统
机器人在进行任务时,因为外部环境的变化,需要实时、及时的调整自身的位置与姿势,此行为的支撑系统就是自定义系统。机器人的运作如果只单靠传感器进行,那么难免会造成误差,所以就需要自定义系统与传感器进行组合,以此优化机器人的运作。自定义系统的形成,主要依赖于扩展卡尔曼滤波器、多样化传感器组合、光电编码器的信息收集处理,之后自定义系统对收集而来的信息,进行分析排除信息当中的误差,最终校准机器人的行为。
4.3 转换系统
因为机器人在运作中,需要根据整体的规划路线进行移动,而移动当中难免遇上障碍物,需要做出针对性的躲避动作,这个过程的实现也依赖于转换系统,转换系统就是通过传感器与其他融合系统传递来的信息,识别周边是否存在阻碍行动的障碍,如出现障碍物则通过自定义系统分析出来的姿势与角度,促使机器人从正常的规划路线移动上转换为躲避移动。
4.4 移动系统
此系统主要针对机器人移动的动能速率与控制,机器人的动能最基本的支撑是直流电机,而移动系统正是通过对直流电机的控制,根据其他模块给出的指令,对电机转速等做出合理的控制,最终实现机器人的直行、加速、减速等等动作。基于机器人行动的灵活性,除了最简单的动作以外,还需要对机器人的其他行为进行控制,例如左后后前转弯、原地转弯等等。这类行为的实现,主要也是通过对直流电机的控制来实现。通常情况下,机器人有三个移动轮,以三角形为分布形状,其中前端单个移动轮为支撑轮,而后端两个移动轮为方向、驱动轮,通过对直流电机的控制,后端移动轮速度相同则直行、速度不同则左右转弯、数据相同但方向对立则原地转弯。
5 机器人导航技术各层面信息融合
5.1 数据层面信息融合
信息融合机器人导航技术当中,数据层面的信息融合是至关重要的环节,也是首当其冲的环节。其作用在于将传感器收集到的原始信息进行整合,使数据之间产生联系,而后将数据传输至融合系统当中,以此实现数据对象的处理。
而数据层面信息融合功能的优点在于,能够最大限度保持多种传感器收集的数据,对数据的完整性有较大的保障效果,但相对的缺点在于,因为数据较大且复杂,该项功能的运作速率较低、代价较高,致使其难以保持实时性。此外,因为数据的融合功能属于基层功能,对于传感器的初始化数据处理时,需要保障对于数据当中的不确定性有良好的分析功能,所以在传感器与数据层面的融合的角度上,要求传感器的像素达到一定的精确度,以此从采集的工程当中,保障数据的准确。
5.2 特征层面信息融合
特征层面信息融合功能,在整体的信息融合系统当中,属于中层次功能,作用在于将传感器传输来的数据特征提取分析,之后通过数据之间的关联与整合进行处理,最终将数据送入融合中心进行最后的分析,进而形成信息的判断。该项数据的优点在于,在保障大量初始化数据的完整性的同时,还能实现数据的压缩,而且因为数据的特征,将会直接影响最终的判断,所以该项功能给出的特征,将在很大程度上直接引导决策的走向。对特征层面信息融合功能进行分析,可以将其功能分为两类,目标状态数据融合与目标特质融合。目标状态融合功能,主要用于传感器跟踪方面,作用是为了使数据精确度提高。而目标特质融合属于识别技术,主要在传感器对外部信息进行观测时,识别观测信息的特质,确认当前观测目标。
5.3 决策层面信息融合
决策层面信息融合在整个导航信息融合系统当中,属于最终的融合阶段,此阶段得出的结果,是直接控制机器人行为的因素。决策层面信息融合的运作,是结合数据层面与特征层面反馈来的数据进行判断,其优点在于数据的通信规模较小,并以此可以保持实时性,对于不同步的信息同样具备优秀的处理功能,而且其容錯率也十分良好,即使在传感器小部分损坏的前提下,依旧可以保持正常的运作。而该校融合技术的缺点在于,容易损失初始化的数据,对于观测目标的变化特征难以收集,作为最终层面的融合技术,难以收集的缺点使其大量的特征数据库发挥困难。
6 结语
现代社会科技发展十分发达,对于智能化的研究愈发深入。现代出现了智能自动移动机器人,目的是为代替部分人工作业,而智能自动移动机器人的行为,是依赖于信息融合机器人导航技术。信息融合机器人导航技术,是通过各项功能系统组合而成的技术,可以将机器人所处的外部环境进行信息化采集,再通过内部的分析功能,使机器人做出移动、绕弯、躲避的动作,以此保障机器人在运行当中的灵活性。
【参考文献】
【1】朱凤春. 移动机器人导航与环境建模问题研究[D].青岛:山东科技大学,2007.
【2】张捍东,郑睿,岑豫皖.移动机器人路径规划技术的现状与展望[J]. 系统仿真学报,2005(02):439-443.
【3】杨毅.智能移动机器人的研究与开发[D].天津:河北工业大学,2004.
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