第一篇：基于多傳感器信息融合的智能機器人

基于多傳感器信息融合的智能機器人

院 － 系： 信息工程與自動化學院 專 業： 模式識別與智能系統 年 級： 2011 級 學生姓名： 朱 丹 學 號： 2011204082 任課教師： 黃國勇

2011年11月

摘要

機器人多傳感器信息融合是當今科學研究的熱點問題。傳感器是連接機器人智能處理過程與外界環境的重要紐帶，一般智能機器人都配有數個不同種類的傳感器。本文主要分析了多傳感器系統在機器人當中的重要性和多傳感器信息融合的基本原理，并探討了多傳感器信息融合技術在智能機器人中的應用。

關鍵詞：智能機器人、多傳感器、信息融合

引言

多傳感器、信息融合技術與傳統機器人的結合構成了智能機器人。要使機器人擁有智能，對環境變化做出反應，首先必須使機器人具有感知環境的能力。用傳感器采集環境信息加以綜合處理，控制機器人進行智能作業，更是機器人智能化的重要體現。在以往機器人智能領域的研究中，人們把更多的注意力集中到研究和開發機器人的各種外部傳感器上。盡管在現有的智能機器人和自主式系統中，大多數使用了多個不同類型的傳感器，但并沒有把這些傳感器作為—個整體加以分析，更像是—個多傳感器的拼合系統。雖然在各自傳感器信息處理與分析方面開展了大量富有成效的工作，但由于忽視了多傳感器系統的綜合分析，對提高智能系統的性能帶來了不利影響，效率低下而且速度緩慢。

因此，多傳感器信息融合技術較之單一傳感器有非常大的數據準確度的優勢，已經成為現在機器人研究領域的關鍵技術。

一、多傳感器信息融合的基本原理

多傳感器信息融合是人類和其他生物系統中普遍存在的一種基本功能。人類本能地具有將人體的各種功能器官(眼、耳、鼻、四肢)所探測的信息(景物聲音、氣味和觸覺)與先驗知識進行綜合的能力，以便對周圍的環境和正在發生的事件做出估計。這一處理過程是復雜的，也是自適應的，它將各種信息(圖像、聲音、氣味、物理形狀、描述)轉化成對環境的有價值的解釋，這需要大量不同的智能處理，以及適用于解釋組合信息含義的知識庫。

多傳感器信息融合實際上是對人腦綜合處理復雜問題的一種功能模擬。在多 傳感器系統中，各種傳感器提供的信息可能具有不同的特征:時變的或者非時變 的；實時的或者非實時的；快變的或者緩變的；模糊的或者確定的；精確的或者 不完整的；可靠的或者非可靠的；相互支持的或互補的；相互矛盾的或沖突的。

多傳感器信息融合的基本原理就像人腦綜合處理信息的過程一樣，它充分地利用多個傳感器資源，通過對各種傳感器及其觀測信息的合理支配與使用，將各種傳感器在空間和時間上的互補與冗余信息依據某種優化準則組合起來，產生對觀測環境的一致性解釋和描述。信息融合的目標是基于各傳感器分離觀測信息，通過對信息的優化組合導出更多的有效信息。它的最終目的是利用多個傳感器共同或聯合操作的優勢，來提高整個傳感器系統的有效性。

二、智能機器人中的多傳感器信息融合系統

智能化已成為機器人發展的重要趨勢，多傳感器、信息融合技術與傳統機器人的有機結合構成了智能機器人。傳感器是機器人獲取外部信息的重要途徑，傳感器信息融合技術則是實現機器人智能化的基礎。

2.1 機器人與傳感器

要使機器人擁有智能，對外界的變化做出反應，首先機器人必須能夠感知外界環境，用傳感器獲取外界環境信息是實現機器人智能化的前提。研究機器人，應該先從模仿人開始，人的各種感覺器官及其功能都是機器人感覺的模仿對象。人類通過感覺器官獲取外界的環境信息，并將這些信息傳給大腦進行加工綜合，然后發出行動指令調動肌群執行動作。機器人也是如此，計算機相當于人類的大腦，而傳感器相對于機器人來說就像人類的感覺器官，是機器人獲取外界信息的窗口。

2.2 傳感器的選擇

機器人需要感知的環境內容眾多，因此需要豐富的傳感器作為硬件支撐。傳感器是連接智能處理過程與外界環境的重要紐帶。常用的傳感器有紅外傳感器、超聲波傳感器、激光傳感器和攝像機等。機器人感知環境的能力很大程度上取決于傳感器的性能，所以選擇適當的傳感器是機器人正確感知環境的先決條件。單一的傳感器采集的環境特征信息往往是非常有限的，甚至是局部的、片面的；而過多的傳感器并不一定能給系統帶來好的結果，甚至會增加系統負擔與復雜性等，同時還可能掩蓋了多傳感器信息融合的本質。因此，在選擇傳感器時應該充分考慮到數量、種類與傳感器之間的相干性。一個具有較強功能的智能機器人一般都配有距離和接近覺傳感器、多功能觸覺、立體視覺傳感器等。

2.3 多傳感器信息融合系統

多傳感器信息融合系統的性能是反映智能機器人智能水平的一個重要的指標。機器人的傳感器系統是智能系統的硬件基礎，而多傳感器信息融合系統則是使智能系統高效運行的軟件。多傳感器信息融合系統的主要任務是將處于不同位置、不同狀態的傳感器獲取的局部的、不完整信息加以綜合處理，消除多傳感器信息之間可能存在的冗余或矛盾，降低其不確定性，以形成對外界環境相對完整的描述，從而有效提高智能系統的決策和規劃能力，同時降低其決策風險。在一個多傳感器信息融合系統中，多傳感器是信息融合的物質基礎，傳感器信息是信息融合加工的對象，協調優化處理是信息融合的核心思想。多傳感器信息融合的優化處理非常的重要，其是系統性能好壞的決定因素。多傳感器信息融合系統的一般結構如圖1所示。

圖1

多傳感器信息融合可以是多層次、多方式的，一般在信息融合中心的信息綜合處理器中完成。多傳感器信息融合拓撲結構主要有集中型、分散型、混合型和分級型，分級型又可分為有反饋結構和無反饋結構。在這四種結構中，集中型和分散型是兩種比較常用的融合結構。集中型結構簡單，精度高、但只有接收到所有傳感器的信息后才進行信息融合，因此各融合中心計算和通信負擔較重，可能造成系統融合速度慢、容錯性差。在分散型結構中每個傳感節點都具有估計全局信息的能力，不必維護較大的集中數據庫，通信負擔輕，融合速度快，不會因為某個傳感節點失效而影響整個系統正常工作，具有較高的可靠性和容錯性，但融合精度沒有集中型高。混合型結構保留了集中型和分散型的優點，但是在計算和通信上都要付出昂貴的代價。分級型結構中各局部節點可以同時或分別是集中型、分散型或混合型的，其計算和通信負擔介于集中型結構分散型結構之間。從多傳感器信息融合技術被提出開始，其融合結構還在不斷地改進，目前的融合結構方案還在不斷地探索中。

三、多傳感器信息融合方法

3．1估計理論

估計方法有加權平均法、最大似然估計、最小均方估計、卡爾曼濾波等。

3.2 基于統計的融合方法

基于統計的融合方法有：經典推理、貝葉斯法和D-S證據理論。經典推理技術完全依賴數學理論，其優點是有嚴格的數學理論作基礎，但當把它用于多變量統計時，就要求先驗知識和計算多維概率密度函數，這對于實際應用是一個限制。另外，它還有其他缺點：只能同時估計兩個假設；在多變量數據情況下其復雜性急劇上升。所以在信息融合中很少使用。

3.3 應用信息論的融合方法

信息論方法的共同點是將自然分組和目標類型相聯系，即實體的相似性反映了觀測參數的相似性，不需要建立變量隨機方面的模型。這些方法包括參數化模板、聚類算法、神經網絡、投票法、嫡度量技術、優化圖解儀、相關性度量等。

3.4 基于認知的模型

基于認知的模型嘗試模擬和自動執行人腦分析的決策過程，它包括邏輯模板、基于知識的系統和模糊集合理論。

四、信息融合的關鍵問題

4．1 數據對準

在多傳感器融合系統中，每個傳感器提供的觀測數據都在各自的參考框架之內，在對這些信息進行組合之前，必須首先將它們變換到同—個參考框架中去。但是要注意的是，由于多傳感器時空配準引起的舍入誤差必須得到補償。

4.2 同類或異類數據

多傳感器提供的數據在屬性上可以是同類。也可以是異類的，而且異類多傳感器較之同類傳感器，其提供的信息具異類數據在實踐上的不同步，數據率不一致以及測最維數不匹配等特點，使得對這些信息的處理更加困難。

4.3 傳感器觀測數據的不確定性

由于傳感器工作環境的不確定性，導致觀測數據包含有噪聲成分。在融合處理中，需要對多源觀測數據進行分析驗證，并補充綜合，在最大限度七降低數據的不確定性。

4.4 不完整、不一致及虛假數據

在多傳感器信息融合系統中，對傳感器接收到的測量數據有時會存在多種解釋，稱之為數據的不完整性。多傳感器數據往往也對觀測環境做出不一致甚至相互矛盾的解釋。另外，由于噪聲及干擾因素的存在，往往存在—些虛假的量測數據。信息融合系統需要能夠對這些不完整、不—致以及虛假數據進行有效的融和處理。

4.5 數據關聯

數據關聯問題廣泛存在，需要解決單傳感器時間域上的關聯問題，以及多傳感器空間域上的關聯問題，從而能夠確定來源于同一目標源的數據。

4.6 態勢數據庫

態勢數據庫有實時數據庫和非實時數據庫兩種。前者的作用是把各傳感器的檢測結果提供給融合中心，并存儲融合處理的最終態勢、決策分析結果進行分析和綜合，生成綜合態勢，實時地根據錯傳感器檢測結果進行數據融合計算和態勢決策分析等。

五、信息融合應用

信息融合的重要應用領域為機器人。目前主要應用在移動機器人和遙操作機器人上，因為這些機器人工作在動態、不確定與非結構化的環境中，這些高度不確定的環境要求機器人具有高度的自治能力和對環境的感知能力，采用多傳感器信息融合技術可以使機器人具有感知自身狀態和外部環境的能力。實踐證明：采用單個傳感器的機器人不具有完整、可靠地感知外部環境的能力。

智能機器人應采用多個傳感器，并利用這些傳感器的冗余和互補的特性來獲得機器人外部環境動態變化的、比較完整的信息，并對外部環境變化作出實時的響應。

移動機器人主要利用距離傳感器(如聲納、超聲波、激光等測距傳感器)，視覺(如手眼視覺、場景視覺、立休視覺、主動視覺等)，另外還有觸覺、滑覺、熱覺、接近覺、力與力矩等多種傳感器以實現如下的功能：機器人自定位、環境建模、地圖與世界模型的建立、導航、避障或障礙物檢測、路徑規劃或任務規劃等。

六、結束語

智能機器人的智能體現在多傳感器系統的應用上，而擁有更高的智能需要在多傳感器系統中運用多信息融合技術。隨著人工智能、控制技術和計算機技術的發展，尤其是多傳感器數據融合技術的發展。機器人對環境的感知和認識能力將不斷改善，機器人的自主控制能力也會隨之提高，隨著科技的不斷進步，智能機器人的研究與應用必將迎來更廣闊的發展空間。

第二篇：多傳感器數據融合報告

Harbin Institute of Technology

數據融合與遙感圖像處理

1遙感數據融合

數據融合是集多個數據源來產生比任何單個數據源更一致、更準確、更有用的信息的過程。數據融合作為一種數據處理方法，其基本思想是綜合利用系統各個方面的數據，最大限度地抽取有關對象或環境的有效信息，以達到更準確、更全面地認識觀測對象或環境的目的。近年來，數據融合在軍事和民用領域都引起了強烈的關注并得到了廣泛的應用。數據融合是對多源信息進行處理的理論和方法，可以把不同時間和空間的數據進行綜合處理，從而得到對現實環境更精確的描述，從本質上說就是一個算法問題。因此，對數據融合算法的研究便具有十分重要的意義。

數據融合的關鍵技術主要包括數據轉換、數據相關、數據庫和融合計算等，其中融合計算是數據融合的核心技術。

遙感是針對遠距離目標，通過非直接的接觸而測量、描繪及分析目標的技術，其對目標的信息采集主要依賴于電磁波。遙感衛星是在外層空間進行遙感的人造衛星，利用衛星作為平臺可以連續地對地球表面某指定區域進行遙感。目前遙感技術已成功應用于軍事、地質、地理、農業、林業、水文、氣象、環境和海洋等領域。在模擬人類視覺系統的基礎上，各種遙感技術將遙感衛星獲取的信息轉化成可以看到的圖像。針對遙感圖像的后處理，便是人們認識自然、了解自然、改造自然的重要工具。

根據波長不同而存在的遙感器有：可見光、紅外及微波等，不同遙感器獲取 的圖像特點不同，為了更好的表達某一場景的特點，可將不同遙感器獲得的圖像進行融合。

隨著遙感技術和雷達技術的發展，圖像融合的應用也更為廣泛，尤其是在軍事領域，以多個遙感器獲取的圖像融合為核心的戰場感知技術已成為現代戰爭中具有影響力的軍事高科技。近年來，隨著多個遙感衛星的發射，大量的遙感圖像獲取為更方便及全面地認識自然資源和環境提供了可能，圖像融合技術也廣泛的應用到民用的各個方法，目前已成功應用于天氣預報、自然災害檢測、大地測繪、植被分類、農作物生長勢態評估等方面。

2遙感圖像融合方法及評價

遙感圖像數據一般在三個層次上進行融合，即像素級（特征提取之前）融合、特征級（屬性說明之前）融合以及決策級（各種傳感器獨立說明之后）融合。簡單的說，像素級融合就是直接對傳感器獲取的原始圖像的色彩空間或頻率空間進行匹配重新生成新的圖像，特征級融合就是從原始圖像中提取一些事物的特征，對同一事物的不同特征進行融合，從而使得對事物的描述更加全面，決策級融合-1-是遙感圖像數據融合的最高層次，其結果可直接作為決策要素來做出相應的行為或直接為決策者提供決策參考。融合層次決定了對多源原始圖像數據進行何種程度預處理以及在信息處理的哪一層次上進行融合；多源遙感影像數據融合的層次問題，不但涉及到處理方法本身，而且能夠影響信息處理系統的體系結構，已成為圖像融合研究的重要問題之一。2.1像素級融合

像素級融合是直接對傳感器獲取的原始圖像或經過配準的圖像進行色彩空間或頻率空間匹配而形成新的圖像。具體就是將遙感圖像數據根據某種算法，即像素之間的直接數學運算，如差值、梯度、比值、加權或其他數學運算等，然后對融合的圖像進行特征提取和屬性說明，從而形成一幅空間信息與光譜信息都相應增強的圖像，其主要目的是使圖像增強以便進行后續的圖像分割或圖像分類等其他處理。

像素級融合是直接對原始數據進行處理的，是一種最低層次的融合，因此其對傳感器配準的精度要求較高。其優點是保留了盡可能多的圖像的原始信息，具有較高精度，能提供單獨測量所不具有的細微信，但同時也存在一定的局限性，如所處理的數據量大、抗干擾能力差等、處理的代價高、費時、實時性差。針對傳感器原始信息的不確定性、不完全性和不穩定性，要求像素級融合在融合過程中有較高的糾錯處理能力，并要求各傳感器信息之間配準的精度較高，一般在1個像素之內，故對來自同質傳感器的數據進行融合效果較佳。其融合過程如圖1所示。

圖像1像素級融合效果評價圖像2融合結果像素級融合的算法有IHS變換融合算法、主成分分析（PCA融合算法）、brovey影像融合算法、高通濾波融合法（hpf變換法）。

IHS融合方法，以顏色空間變換為基礎。將RGB顏色空間中用三原色表示的彩色圖像，轉換為顏色空間中用亮度（Intensity，I），色度（Hue，H）以及飽和度（Saturation，S）表示的彩色圖像，然后用具有更高分空間辨率的全色圖像來替換亮度圖像I，并進行IHS逆變換回到RGB顏色空間，最終得到分辨率

-2-...圖1 像素級融合過程 增強的彩色圖像。在替換之前，需要對全色圖像與亮度圖像I進行直方圖匹配，將匹配后的全色圖像記為PanM,則整個融合過程可以表示為:

?I??131313??R?????G? 23??v1????26?26????v???120????B???2??12I'?PanM

?R'??112?'???G???1?12?B'??12???2??I'?????12??v1???0???v2?1 其中R'，G'，B'表示融合結果圖像。需要說明的是，IHS顏色空間變換是一種非線性變換，而作為其中間過程，由RGB圖像到IV1V2圖像的變換則是一個線性變換，IHS融合方法只需要進行線性變換得到亮度圖像即可，沒有必要計算色度和飽和度。

主成分分析是離散變換的簡稱，又稱KL變換。IHS融合方法的顏色空間變換可以用事先確定的數值矩陣表示，而PCA融合方法的變換陣則需要根據待融合圖像數據的特性來進行計算求取。另外，PCA融合方法不局限于三波段的彩色圖像，可以實現更多波段的多光譜圖像與全色圖像的融合。通過KL變換，由原n個波段的全色圖像得到n個波段的成份圖像。在變換域內用經過了直方圖匹配的全色圖像替換多光譜數據集的主成份，然后進行顏色空間逆變換,就得到了空間分辨率增強的多光譜圖像。

brovey變換的實質是將通過色彩歸一化后的多光譜波段與高分辨率圖像乘積來增強圖像的信息，又可稱之為“色彩標準化一乘積變換”，是一種基于信息特征的融合方法。其算法是將多光譜影像的影像空間分解為色彩和亮度成分并進行計算，這一過程簡化了影像轉換過程的系數并最大限度地保留多光譜數據的信息。運算時首先進行RGB圖像顯示的多光譜波段顏色歸一化，然后將高分辨率全色影像與多光譜各波段相乘完成融合。它應用最基本的乘積組合算法，通過歸一化后的多光譜波段與高分辨率影像乘積來增強影像的信息直接對兩類遙感圖像進行合成。

高通濾波融合又稱hpf變換法，是一種光譜信息丟失較少的方法。是把高分辨率全色圖像進行傅立葉變換，從空間域轉換到頻率域，然后在頻率域內對傅立葉圖像進行高通濾波，獲取圖像的高頻分量，將高頻部分融合到多光譜圖像中，以突出高頻部分，獲取最后的融合圖像。這種方法首先采用一個較小的空間高通濾波器對高分辨率影像進行濾波，由于濾波得到的結果不僅保留了與空間信息有關的高頻分量，而且濾掉了絕大部分的光譜信息，因此把高通濾波的結果加到各

-3-光譜影像數據中，經過這種處理就可把高分辨率圖像的空間信息同多光譜影像數據的光譜信息進行融合。該方法可對單個或多個波段進行融合操作，方法簡單、效果好，是一種應用較廣的圖像融合法。其融合的表達式如下：

Fk(i,j)?Mk(i,j)?HPH(i,j)

其中Fk(i，j)表示第k波段像素(i，j)的融合值，Mk(i，j)為低分辨率多光譜圖像第k波段像素(i，j)的值，HPH(i，j)為高通濾波后高頻圖像像素(i，j)的值。此方法的難點是濾波器的設計。2.2特征級融合

特征級融合是對圖像的特征進行融合，具體指將來自不同傳感器的原始影像信息進行特征抽取，然后對從傳感器獲得的多個特征信息進行關聯分析處理，將各圖像上相同類型的特征進行融合，最后將包含有效信息的特征融合于同一個特征空間，也就是將各個數據源中提取的特征信息進行分類、匯集、綜合處理和分析的過程上。

特征級融合屬于一種中層融合，其可以分為目標狀態信息融合和目標特征融合，目標狀態信息融合主要應用于多傳感器跟蹤領域，而目標特征融合就是特征層聯合識別。特征級融合的優點是實現了可觀的信息壓縮，有利于實時處理，并且提供的特征直接與決策分析相關，所以融合的結果最大限度的提供了決策分析所需要的特征信息；其缺點是比像元級融合精度差。目前大多數融合系統的研究都是在該層次上開展的，其融合過程如圖2所示。

圖像1特征提取特征級融合效果評價圖像2融合結果特征級融合的算法有小波變換的方法、貝葉斯融合法、基于D-S證據理論的融合方法、基于神經網絡的融合方法。

小波變換是介于函數空間域和頻率域之間的一種表示方法，在空間域和頻率域上同時具有良好的局部化性質，可進行局部分析。由于同一地區不同類型的圖像，其低頻部分差別不大，而高頻部分相差很大，通過小波變換對變換區實現分頻，在分頻基礎上進行遙感圖像的融合。圖像經小波分解后，其頻率特性得到有效的分離，其中低頻部分反映圖像的整體視覺信息，高頻成份反映的是影像的細

-4-...圖2 特征級融合 節紋理特征。利用高分辨率圖像數據的高頻成份和相應的多光譜圖像數據的低頻成份組合進行小波重建，可得到融合圖像。從20世紀90年代開始小波變換就被應用到了圖像融合領域，國內外學者經過多年的研究和探索，已經發展了多種多樣的小波變換算法，如二進制小波變換、多進制小波變換、多分辨率小波變換、小波包變換等等，并且也多與像素級融合方法進行結合。其中，標準的基于小波變換的多源遙感圖像融合過程如圖3所示。

多光譜圖像重采樣小波分解低頻部分高分辨率圖像配準后的圖像高頻部分小波逆變換融合圖像 圖3 基于小波變換的多源遙感圖像的融合

其融合步驟包括：（1）對高空間分辨率圖像與多光譜圖像進行配準；（2）分別對配準的兩圖像進行n次小波分解，以得到各自相應分辨率的低頻輪廓圖像和高頻細節紋理圖像；（3）用低分辨率多光譜圖像的低頻部分代替高分辨率圖像的低頻部分；（4）對替換后圖像進行小波逆變換，從而得到最終圖像。

遙感圖像的信息融合方法，如主成分分析、乘積變換、比值變換和基于IHS變換等均存在原有分辨率圖像光譜信息的部分丟失問題，而小波變換可以對多個波段的圖像信息進行融合，既能充分利用高分辨率圖像的空間信息，又能保持低分辨率圖像光譜信息的最大完整性，是目前研究的一個熱點。

神經網絡法是將輸入的信息綜合處理為一個整體輸入函數，并將此函數映射定義為相關單元的映射函數，它通過神經網絡與環境的交互作用把環境的統計規律反映到網絡本身的結構中來，并對傳感器輸出的信息進行學習、理解，確定權值的分配完成知識獲取以及信息融合等，進而對輸入模式作出解釋，將輸入數據矢量轉換成高層邏輯概念。2.3決策級融合

決策級圖像融合是在信息表示的最高層次上進行融合處理。不同類型的傳感器觀測同一目標獲得的數據首先完成預處理、特征提取、識別，建立對所觀測目標的初步理論，然后通過相關處理以及決策級融合判決等，最終獲得聯合推斷結果，直接為決策提供依據。基于決策的融合技術分為兩類：（1）基于知識的決策技術，包括采用專家系統、神經網絡和模糊邏輯等的決策融合；（2）基于識別的決策技術，然而目前這一層次上的融合還不是很成熟。2.4融合方法評價

同一遙感影像數據運用不同的融合方法或同一融合方法對不同的圖像進行融合時其融合效果都會有一定的差異，這是因為每種融合方法都有其優點及局限

-5-性，這就要求在進行融合之前，應對融合方法進行評價分析，根據需融合圖像的特點及應用研究的目的需求采用不同的融合方法。

（1）IHS變換融合方法屬于色度空間變換，其變換方法簡單，易于實現，與RGB空間各分量相互相關不一樣，空間中三分量I、H、S具有相對獨立性，可分別對它們進行控制，并且能夠準確定量地描述顏色特征，一般來說可以提高結果圖像的地物紋理特性，但融合圖像灰度值同原多光譜圖像有較大差異，亦即光譜特征被扭曲，只能基本上保持多光譜影像的色調，光譜失真較大，這主要因為此方法保留了全色圖像的全部空間信息，然而全色圖像與強度分量在空間分辨率上存在差異以及光譜響應范圍不一致，使兩者的相關性低，從而造成較大的光譜畸變。同時此方法要求多光譜圖像的波段數必須為3，從而大大降低了當前高光譜、超光譜遙感數據的利用程度，為解決此問題,很多學者將IHS和小波融合兩種方法結合起，能明顯降低融合結果中的顏色扭曲現象。

（2）主成分分析法，即PCA融合方法：目前在遙感應用領域PCA融合方法主要用于數據壓縮，用少數幾個主成分代替多波段遙感信息，同時可以使圖像增強，在光譜特征空間中提取有顯著物理意義的圖像信息和監測地表覆蓋物的動態變化。因其各波段光譜信息唯一的映射到各分量上，并且其能夠同時與多光譜圖像的所有波段融合，所以能較好地保持光譜特征且對光譜特征的扭曲小于IHS變換法；然而由于其要對自相關矩陣求特征值和特征向量，計算量非常大，實時性比較差。同時多光譜遙感影像在做主成分分析時，第一主分量信息表達的是原各波段中信息的共同變換部分，其與高分辨率影像中細節變化的含義略有不同，高分辨率影像經過拉伸后雖然與第一主分量具有很高的相似性，但融合后的影像在空間分辨率和光譜分辨率上會有一定的變化；因光譜信息的變化，融合圖像不能用于地物識別和反演工作，但是它可以改進目視判讀的效果，提高分類制圖的精度。

（3）hpf融合法：其原理是先對影像數據進行高通濾波，獲得的結果相應于影像的點、線、邊緣、脊等特征，然后再將這些特征數據以一定的取舍規則融合至低分辨率的圖像，從而使其獲得更好的空間分辨率。同時也很好的保留了原多光譜圖像的光譜信息，去噪功能也比較明顯，沒有波段的限制。變換法對光譜特征扭曲小，且有較好的空間分辨率，建筑區，尤其是城市中心地帶的紋理信息很清晰，交通和水體的邊緣規則且清晰。但由于其濾波器的尺寸大小是一定的，對于不同大小的各類地物類型很難找到一個理想的濾波器，從而會使得在突出高頻信息的同時，部分低頻信息或某些重要的信息會受到壓制，使整體影像的結構比較細碎，在色彩表現上，高通濾波變換的結果一般。

（4）小波變換法的優勢在于可以將圖像分解到不同的頻率域，在不同的頻率域運用不同的融合規則,得到融合圖像的多分辨分解，從而在融合圖像中保留

-6-原圖像在不同頻率域的顯著特征。融合影像既具有高空間分辨率影像的結構信息，又最大限度地保留了原多光譜影像的亮度與反差，防止影像信息丟失更好地反應了圖像的細節特征，對植被、河流、城鎮的解譯能力有了很大的改善，提高了多光譜影像的分類精度和量測能力；但也存在易產生較為明顯的分塊效應和損失一定程度的高分辨率圖像信息等不足。

參考文獻

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第三篇：機器人傳感器論文

機器人技術基礎論文

學校: 班級： 學生：

機器人傳感器

摘要：

機器人的控制系統相當于人類大腦，執行機構相當于人類四肢，傳感器相當于人類的五官。因此，要讓機器人像人一樣接收和處理外界信息，機器人傳感器技術是機器人智能化的重要體現。Abstract：

Robot control system is equivalent to the human brain, actuators equivalent to human limbs, sensor is equivalent to the human facial features.Therefore, to make robots like people receive and process information from outside, robot sensor technology is the important embodiment of intelligent robots.關鍵詞：機器人 傳感器 內部 外部

正文：

傳感器是機器人完成感覺的必要手段，通過傳感器的感覺作用，將機器人自身的相關特性或相關物體的特性轉化為機器人執行某項功能時所需要的信息。根據傳感器在機器人上應用的目的和使用范圍不同，可分為內部傳感器和外部傳感器。

內部傳感器用于檢測機器人自身狀態（如手臂間角度、機器人運動工程中的位置、速度和加速度等）；外部傳感器用于檢測機器人所處的外部環境和對象狀況等，如抓取對象的形狀、空間位置、有沒有障礙、物體是否滑落等。

機器人用內、外傳感器分類

傳感器 位置 速度 加速度 檢測內容 位置、角度 速度 加速度 接觸 把握力 荷重

觸覺 分布壓力 多元力 力矩 滑動 接近

接近覺 間隔 傾斜平面位置

視覺 距離 形狀 缺陷

聽覺 嗅覺 味覺 聲音 超聲波 氣體成分 味道

檢測器件

電位器、直線感應同步器 角度式電位器、光電編碼器 測速發電機、增量式碼盤 壓電式加速度傳感器 壓阻式加速度傳感器 限制開關

應變計、半導體感壓元件 彈簧變位測量器

導電橡膠、感壓高分子材料 應變計、半導體感壓元件 壓阻元件、馬達電流計 光學旋轉檢測器、光纖

應用

位置移動檢測 角度變化檢測 速度檢測 加速度檢測 動作順序控制 把握力控制

張力控制、指壓控制 姿勢、形狀判別 裝配力控制 協調控制 滑動判定、力控制

光電開關、LED、紅外、激光 動作順序控制 光電晶體管、光電二極管 電磁線圈、超聲波傳感器 攝像機、位置傳感器 測距儀 線圖像傳感器 畫圖像傳感器 麥克風 超聲波傳感器

氣體傳感器、射線傳感器 離子敏感器、PH計

障礙物躲避

軌跡移動控制、探索 位置決定、控制 移動控制 物體識別、判別 檢查，異常檢測 語言控制（人機接口）導航 化學成分探測

機器人傳感器的要求和選擇

機器人傳感器的選擇取決于機器人工作需要和應用特點，對機器人感覺系統的要求時選擇傳感器的基本依據。機器人傳感器的選擇的一般要求：

? 精度高、重復性好； ? 穩定性和可靠性好； ? 抗干擾能力強；

? 重量輕、體積小、安裝方便。

內部傳感器

位移傳感器

按照位移的特征，可分為線位移和角位移。

線位移是指機構沿著某一條直線運動的距離，角位移是指機構沿某一定點轉動的角度。（1）電位器式位移傳感器

電位器式位移傳感器由一個線繞電阻（或薄膜電阻）和一個滑動觸點組成。其中滑動觸點通過機械裝置受被檢測量的控制。當被檢測的位置量發生變化時，滑動觸點也發生位移，從而改變了滑動觸點與電位器各端之間的電阻值和輸出電壓值，根據這種輸出電壓值的變化，可以檢測出機器人各關節的位置和位移量。（2）直線型感應同步器

直線感應同步器的組成是由定尺和滑尺組成。定尺和滑尺間保證與一定的間隙，一般為0.25mm左右。在定尺上用銅箔制成單項均勻分布的平面連續繞組，滑尺上用銅箔制成平面分段繞組。繞組和基板之間有一厚度為0.1mm的絕緣層，在繞組的外面也有一層絕緣層，為了防止靜電感應，在滑尺的外邊還粘貼一層鋁箔。定尺固定在設備上不動，滑尺則可以再定尺表面來回移動。（3）圓形感應同步器

圓形感應同步器主要用于測量角位移。它由釘子和轉子兩部分組成。在轉子上分布著連續繞組，繞組的導片是沿圓周的徑向分布的。在定子上分布著兩相扇形分段繞組。定子和轉子的截面構造與直線型同步器是一樣的，為了防止靜電感應，在轉子繞組的表面粘貼一層鋁箔 絕對速度傳感器

絕對速度傳感器，圖4-11為國產CD-1型絕對速度傳感器的結構圖。途中磁鋼6借鋁架5固定在殼體4內，并通過殼體形成磁回路。線圈2和阻尼環3安裝在芯桿2上，芯桿用彈簧1和8支承在殼體內，構成傳感器的活動部分。當傳感器的殼體與振動物體一起振動時，如振動的頻率較高，由于芯桿組件的質量很大，故產生的慣性力也大，可以阻止芯桿隨殼體一起運動。當振動頻率高到一定程度時，可以認為芯桿組件基本不動，只是殼體隨被測物體振動。這時，線圈以物體的振動速度切割磁力線而在線圈兩端產生感應電壓。并且線圈輸出的電壓與線圈相對可替代運動速度成正比。當振動速度高到一定程度時，線圈與殼體的相對速度就是被測振動物體的絕對速度。加速度傳感器

電動式速度傳感器的結構它由軛鐵。永久磁鐵、線圈及支承彈簧所組成。由電磁感應定律可知，穿過線圈的磁通量隨時間變化時，在線圈兩端將產生與磁通量中減少速率成正比的電壓U，可表示為：

U??d? dt如果線圈沿著與磁場垂直的方向運動，在線圈中便可產生與線圈速度成正比的感應電壓，通過測量電路測得其電壓的大小，便可得出速度的大小。壓電式加速度傳感器

它也稱為壓電式加速度計，他是利用壓電效應制成的一種加速度傳感器。常見的結構形式有基于壓電元件厚度變形的壓縮式加速度傳感器、基于壓電元件剪切變形的剪切式和復合型加速度傳感器。

機器人外部傳感器

力或力矩傳感器

機器人在工作時，需要有合理的握力，握力太小或太大都不合適。力或力矩傳感器的種類很多，有電阻應變片式、壓電式、電容式、電感式以及各種外力傳感器。力或力矩傳感器通過彈性敏感元件將被測力或力矩轉換成某種位移量或變形量，然后通過各自的敏感介質把位移量或變形量轉換成能夠輸出的電量。機器人常用的力傳感器分以下三類。i.裝在關節驅動器上的力傳感器，稱為關節傳感器。它測量驅動器本身的輸出力和力矩。用于控制中力的反饋。ii.裝在末端執行器和機器人最有一個關節之間的力傳感器，稱為腕力傳感器。它直接測出作用在末端執行器上的力和力矩。

裝在機器人手爪指（關節）上的力傳感器，稱為指力傳感器，它用來測量夾持物體時的受力情況。觸覺傳感器 人的觸覺包括接觸覺、壓覺、力覺、冷熱覺、滑動覺、痛覺等。在機器人中，使用觸覺傳感器主要有三方面的作用： i.使操作動作使用，如感知手指同對象物之間的作用力，便可判定動作是否適當，還可以用這種力作為反饋信號，通過調整，使給定的作業程序實現靈活的動作控制。這一作用是視覺無法代替的。ii.識別操作對象的屬性，如規格、質量、硬度等，有時可以代替視覺進行一定程度的形狀識別，在視覺無法使用的場合尤為重要。iii.用以躲避危險、障礙物等以防事故，相當于人的痛覺。

接近覺傳感器

接近覺是指機器人能感覺到距離幾毫米到十幾厘米遠的對象物或障礙物，能檢測出物體的距離、相對傾角或對象物表面的性質。這就是非接觸式感覺。滑覺傳感器

機器人要抓住屬性未知的物體時，必須確定自己最適當的握力目標值，因此需檢測出握力不夠時所產生的物體滑動。利用這一信號，在不損壞物體的情況下，牢牢抓住物體。為此目地設計的滑動檢測器，叫做滑覺傳感器。視覺傳感器

每個人都能體會到，眼睛對人來說多么重要。有研究表明，視覺獲得的信息占人對外界感知信息的80%。人類視覺細胞數量的數量級大約為106，時聽覺細胞的300多倍，時皮膚感覺細胞的100多倍。人工視覺系統可以分為圖像輸入（獲取）、圖像處理、圖像理解、圖像存儲和圖像輸出幾個部分，實際系統可以根據需要選擇其中的若干部件。聽覺傳感器

智能機器人在為人類服務的時候，需要能聽懂主人的吩咐，需要給機器人安裝耳朵，首先分析人耳的構造。

聲音是由不同頻率的機械振動波組成，外界聲音使外耳鼓產生振動，中耳將這種振動放大、壓縮和限幅、并抑制噪聲。經過處理的聲音傳送到中耳的聽小骨，再通過卵圓窗傳到內耳耳蝸，由柯蒂氏器、神經纖維進入大腦。內耳耳蝸充滿液體，其中有30000各長度不同的纖維組成的基底膜，它是一個共鳴器。長度不同的纖維能聽到不同頻率的聲音，因此內耳相當于一個聲音分析器。智能機器人的耳朵首先要具有接受聲音信號的器官，其次還需要語音識別系統。

在機器人中常用的聲音傳感器主要有動圈式傳感器和光纖聲傳感器。味覺傳感器

味覺是指酸、咸、甜、苦、鮮等人類味覺器官的感覺。酸味是由氫離子引起的。比如鹽酸、氨基酸、檸檬酸；咸味主要是由NaCl引起的；甜味主要由蔗糖、葡萄糖等引起的，苦味是由奎寧、咖啡因等引起的；鮮味是由海藻中的谷氨酸鈉、魚和肉中的肌酐酸二鈉、蘑菇中的鳥苷酸二鈉等引起的。在人類的味覺系統中，舌頭表面味蕾上的味覺細胞的生物膜可以感受味覺。味覺物質被轉換為電信號，經神經纖維傳至大腦。味覺傳感器與傳統的、只檢測某種特殊的化學物質的化學傳感器不同。目前某些傳感器可以實現對味覺的敏感，如PH計可以用于酸度檢測、導電計可用于堿度檢測、比重計或屈光度計可用于甜度檢測等。但這些傳感器智能檢測味覺溶液的某些物理、化學特性，并不能模擬實際的生物味覺敏感功能，測量的物理值要受到非味覺物質的影響。此外，這些物理特性還不能反應各味覺之間的關系，如抑制效應等。

實現味覺傳感器的一種有效方法是使用類似于生物系統的材料做傳感器的敏感膜，電子舌是用類脂膜作為味覺傳感器，能夠以類似人的味覺感受方式檢測味覺物質。從不同的機理看，味覺傳感器大致分為多通道類脂膜技術、基于表面等離子體共振技術、表面光伏電壓技術等，味覺模式識別是由最初神經網絡模式發展到混沌識別。混沌是一種遵循一定非線性規律的隨機運動，它對初始條件敏感，混沌識別具有很高的靈敏度，因此應用越來越廣。目前較典型的電子舌系統有新型味覺傳感器芯片和SH—SAW味覺傳感器。

總結：

傳感器對于機器人有著至關重要的作用，通過對各種機器人傳感器的學習和了解，我對機器人各種傳感器有了一個新的認識，使我獲益匪淺，為我以后這方面的學習打下了堅定的基礎。

參考文獻：（1）《機器人技術基礎》，劉極峰

（2）《機器人傳感器及其應用》，高國富，謝少榮（3）《傳感器及其應用》，謝文和

第四篇：多傳感器融合學習心得

多傳感器信息融合學習心得

通過一學期的學習，對多傳感器信息融合有了一定的了解，學習了多傳感器信息融合中的多種方法，并在小組論題和作業中都有所體現，下面我談一下自己的學習心得。

一、多傳感器信息融合的產生與發展

多傳感器信息融合是由美國軍方在20世紀70年代提出的，通過對各傳感器獲得的未知環境特征信息的分析和綜合,得到對環境全面、正確的估計,它避免了單一傳感器的局限性,可以獲取更多信息,得出更為準確、可靠的結論。主要用于對軍事目標（艦艇、飛機等）的檢測、定位、跟蹤和識別，具體應用在海洋監視、空對空或地對空防御系統等。

二、多傳感器信息融合主要方法

多傳感器信息融合是建立在傳統的估計理論和識別算法的基礎之上，主要有卡爾曼濾波、貝葉斯理論、D-S證據理論和小波變換等，下面我簡單介紹一下各種算法。

1）卡爾曼濾波

卡爾曼濾波器實際上是一個最優化自回歸數據處理算法。首先，我們先要引入一個離散控制過程的系統。該系統可用一個線性隨機微分方程來描述：

X(k)=A X(k-1)+B U(k)+W(k)再加上系統的測量值： Z(k)=H X(k)+V(k)

上兩式子中，X(k)是k時刻的系統狀態，U(k)是k時刻對系統的控制量。A和B是系統參數，對于多模型系統，他們為矩陣。Z(k)是k時刻的測量值，H是測量系統的參數，對于多測量系統，H為矩陣。W(k)和V(k)分別表示過程和測量的噪聲。他們被假設成高斯白噪聲(White Gaussian Noise)，他們的方差 分別是Q，R（這里我們假設他們不隨系統狀態變化而變化）。

假設現在系統的狀態是k，根據系統模型，可以基于系統上一狀態而預測出現在狀態：

X(k|k-1)=A X(k-1|k-1)+B U(k)………..(1)

式(1)中，X(k|k-1)是利用上一狀態預測的結果，X(k-1|k-1)是上一狀態最優的結果，U(k)為現在狀態的控制量，如果沒有控制量，它可以為0。

到現在為止，我們的系統結果已經更新了，可是，對應于X(k|k-1)的方差還沒更新。我們用P表示方差：

P(k|k-1)=A P(k-1|k-1)A’+Q ………(2)

式(2)中，P(k|k-1)是X(k|k-1)對應的方差，P(k-1|k-1)是X(k-1|k-1)對應的方差，A’表示A的轉置矩陣，Q是系統過程的方差。式子1，2就是卡爾曼濾波對系統的預測。

現在我們有了現在狀態的預測結果，然后我們再收集現在狀態的測量值。結合預測值和測量值，我們可以得到現在狀態(k)的最優化估算值X(k|k)：

X(k|k)= X(k|k-1)+Kk(k)(Z(k)-H X(k|k-1))………(3)其中Kk為卡爾曼增益(Kalman Gain)：

Kk(k)= P(k|k-1)H’ /(H P(k|k-1)H’ + R)………(4)

到現在為止，我們已經得到了k狀態下最優的估算值X(k|k)。但是為了要卡爾曼濾波器不斷的運行下去直到系統過程結束，我們還要更新k狀態下X(k|k)的方差：

P(k|k)=（I-Kk(k)H）P(k|k-1)………(5)

其中I 為單位陣。當系統進入k+1狀態時，P(k|k)就是式子(2)的P(k-1|k-1)。這樣，算法就可以自回歸的運算下去。

式子(1)、(2)、(3)、(4)和(5)就是卡爾曼濾波的5 個基本公式。2）貝葉斯理論

考查一個隨機試驗，在這個實驗中，n個互不相容的事件A1、A2、?、An必發生一個，且只能發生一個，用P（Ai）表示Ai的概率，則有：

?P(A)?

1(6)ii?1n設B為任意事件，則根據條件概率的定義及全概率公式，有

P?AiB??P?BAi?P?Ai??P?BA?P?A?jjj?1n

i=1,2,?,n

(7)

這就是貝葉斯公式。

在(7)中，P(A1)、P(A2)、?、P(An)表示A1、A2、?、An出現的可能性，這是在做試驗前就已知道的事實，這種知識叫做先驗信息，這種先驗信息以一個概率分布的形式給出，常稱為先驗分布。

現假設在試驗中觀察到B發生了，由于這個新情況的出現，對事件A1、A2、?、An的可能性有了新的估計，此處也已一個概率分布P?A1B?、?、P?A2B?、P?AnB?的形式給出，因此有：

P?AiB?≥0

(8)?P?AB?=1

(9)

ii?1n這稱為“后驗分布”。它綜合了先驗信息和試驗提供的新信息，形成了關于Ai出現的可能性大小的當前認識。這個由先驗信息到后驗信息的轉化過程就是貝葉斯統計的特征。

3）D-S證據理論

D-S證據理論是經典概率理論的擴展，當先驗概率難以獲得時，證據理論就比概率論合適。

D-S方法與其他方法的區別在于：它具有兩個值，即對每個命題指派兩個不確定性度量（類似但不等于概率）；存在一個證據屬于一個命題的不確定性測度，使得這個命題似乎可能成立，但使用這個證據又不直接支持或拒絕它。下面先給出幾個基本定義：

設Ω是樣本空間，Ω由一互不相容的陳述集合組的冪集2?構成命題集合。定義1 基本概率分配函數M 設函數M是滿足下列條件的映射：

M：2?→[0，1](1)不可能事件的基本概率是0，即M(Φ)=0；(2)對于A??,則有：

0≤M(A)≤1

(3)2?中全部元素的基本概率之和為1，即

A???M?A?=1 則稱M是2?上的概率分配函數，M(A)稱為A的基本概率函數，表示對A 的精確信任。

定義2 命題的信任函數Bel 對于任意假設而言，其信任度Bel(A)定義為A中全部子集對應的基本概率 之和，即

Bel：2?→[0，1]

Bel(A)=?M?B?，對所有的A??

B?ADou(A)=Bel(-A)Bel函數也稱為下限函數，表示對A的全部信任。由概率分配函數的定義容 易得到：

Bel(Φ)=0 Bel(Ω)=?M(B)

B??定義3 命題的似然函數Pl Pl：2?→[0，1]

Pl(A)=1-Bel(-A)，對所有的A??

Pl函數也稱為上限函數，表示對A非假的信任程度。信任函數和似然函數有如下關系：

Pl(A)≥Bel(A), 對所有的A??

而（Bel(A),Pl(A)）稱為信任空間。

三、多傳感器信息融合的應用

隨著多傳感器信息融合技術的迅速發展，除了在軍事領域的應用，近年來在許多民用領域也得到了快速的應用，例如：圖像融合、智能機器人、故障診斷、智能交通系統等。

1．軍事應用

隨著信息技術的發展和近幾場局部戰爭的實踐，網絡中心戰將成為未來信息化作戰的主要模式，因此信息融合將成為發展各分系統的最基本要求。

信息融合技術是隨著信息處理和指揮自動化系統的發展而形成的，它的優越性來源于系統的“組合效應”。現代戰爭要求各作戰平臺能相互支援、通力協作，以形成一個緊密結合的整體，最大限度的發揮整體合力。因此，在信息化技術的幫助下，不同武器裝備實現了效能的互補，不同軍種之間實現了功能的互補，具備了互聯、互通、互操作的能力，從而使不同軍種的不同武器系統在技術上融為一體，在作戰時空上融為一體，進而使體系對抗成為聯合作戰的主體。

2．交通系統

由于交通檢測器獲取信息的局限性，無法全面掌握整個路網的交通信息，因此，通過信息融合技術在交通領域中的應用，提高交通管理中的效率。

信息融合技術在交通領域中主要用于車輛定位、車輛身份識別、車輛跟蹤、車輛導航及交通管理。這其中關鍵的就是對交通數據進行融合。因此，監控中心必須對各個數據源的數據進行校驗，避免單個信息源失效而導致的判斷失誤。

3．圖像融合

隨著數字圖像處理技術的迅速發展，人們獲取圖像的途徑越來越多，因此圖像融合成為一個熱門研究領域。

多傳感器圖像融合可進一步提高圖像分析、理解與目標識別能力。圖像融合就是充分利用多幅圖像資源，通過對觀測信息的合理支配和使用，把多幅圖像在空間或時間上的互補信息依據某種準則融合，獲得對場景的一致性解釋或描述，使融合后的圖像比參加融合的任意一幅圖像更優越，更精確的反映客觀實際。

總之，隨著新型傳感器的不斷出現，以及現代信號處理技術、計算機技術、網絡通信技術、人工智能技術、并行計算的軟件和硬件技術等相關技術的飛速發展，多傳感器信息融合將成為未來軍用和民用高科技系統的重要技術手段。

第五篇：智能機器人心得體會

智能機器人心得體會

這學期我們在研究性學習課上學習了智能機器人。我對此非常感興趣。我們的課程主要為對智能機器人進行了解與它在實際應用的領域。我們對它并不是很了解，但是經過了這一學期的課程后，對它有了一定的認識。智能機器人無論是在工業領域，還是娛樂領域，都是當今社會補課缺少的元素。智能機器人并非是一定要有實體，它可以是在計算機上的某種程序，例如：智能聊天工具……等一切得到人類指令并進行人性化判斷和回復的，在我認為都可稱作只能機器人。

人類對智能機器人的開發還有著一段距離，但我相信這是我們可以達到的！在課上我們觀看了《鐵甲鋼拳》、《復仇者聯盟2：奧創紀元》這兩部影片。這里主要為我們展現出人們對智能機器人的想象，想象是科學事業的發展前提。在中國古代，人們的飛天夢，這就是一種想象，再有了想象之后，才有了目標和人們去實現他的動力，這才成就了那些偉大的科學家。

在《鐵甲鋼拳》中，男主角在垃圾場拾到早在很久的只能拳擊機器人，他有一個非常bug的一個功能就是模仿人類的動作，因此在最后的拳王爭霸賽上男主角的父親親自上場開啟模仿功能機型比賽，雖敗猶榮。這就是智能機器人可以對人累的動作進行判別與模仿。

在《復仇者聯盟2：奧創紀元》中鋼鐵俠的科技對人們留下了深刻的印象，在此之中鋼鐵俠的鎧甲和智能化的系統賈維斯都是人工智能的表現。

在我們生活中智能機氣人也無處不再，比如掃地機器人等等…… 我們接觸了機器人，機器人的程序沒有太多的難點，我們并沒有學習過C語言，可以說零基礎基礎，我們目前并沒有實際操作。我們主要學習簡單的指令來進行LED燈的控制，說起來只要兩個字，做起來真的不是那么簡單。

我看那些對機器人進行編程和操控感覺特別的炫。我個人對機器人也有這濃厚的興趣。我也一直想著學好英語在將來可能進行編程之類的工作，但突然發現我的英語著實是有點差，不過雖然如此我也要努力去實現自己的夢想，現如今我學習美術并不代表不能從事這個事業，我相信在將來我可以自己進行編程和設計一個屬于自己的智能機器人。