家庭服务机器人导航中的信息融合技术研究

摘要

针对非确定性的家庭环境，本文将人工智能相关技术如黑板模型、神经网络等与信息融合技术充分结合，旨在实现家庭环境下机器人的智能信息融合与自主导航。论文主要工作如下： (1)结合家庭服务机器人的工作特点，提出了基于黑板的分布式智能融合结构，并基于此结构设计了家庭服务机器人组合式智能导航系统，它既发挥了分布式融合的组合灵活、处理速度快的优点，又结合了黑板模型的专家知识，提高了信息的智能化处理水平。 (2)为克服传感器的一次测量可能存在误差的缺点，提出了基于动态神经网络信息融合的家庭环境识别方法，将超声波和红外传感器的时间域和空间域信息综合应用，实现了机器人在运动过程中对家庭环境的智能识别。该方法实现了对动态环境信息的融合，满足了机器人导航过程中信息处理实时性的要求。 (3)将特征层和决策层信息融合结构相结合，提出了混合式信息融合方法，并基于该方法实现了机器人的局部路径规划。在特征层，视觉传感器用于检测地标，并通过和激光传感器信息的匹配融合，实现了地标相关环境信息和路况信息的特征提取。在决策层， D-S证据融合方法进一步提高了信息的可信度，最后根据判别规则，选择融合后具有较高可信度的地标用于指导机器人运动。 (4)设计并初步实现了基于情感模式的行为融合系统。该系统模拟人类的情感处理和决策方式，使机器人通过行为融合灵活适应环境变化，并与基于地标信息融合的局部路径规划结合，用于控制机器人运动，实现机器人在家庭环境下的智能导航。仿真结果表明该方法即提高了导航速度，又优化了导航路线，

目录

文摘

英文文摘

原创性声明及关于学位论文使用授权的声明

第一章绪论

1.1课题背景

1.2机器人导航研究概述

1.2.1导航的功能

1.2.2导航的关键技术

1.2.3导航方式

1.3信息融合技术在机器人导航中的应用概况

1.3.1信息融合的产生和发展

1.3.2信息融合的方法

1.3.3信息融合在机器人导航中的应用及举例

1.3.4信息融合及机器人导航研究中存在的问题

1.4本课题的研究目的和意义

1.5本文主要研究内容

第二章智能融合结构及机器人组合导航系统

2.1信息融合技术基础

2.1.1信息融合的基本原理

2.1.2信息融合的层次分类

2.1.3信息融合的结构

2.2基于黑板的分布式智能信息融合结构

2.2.1黑板式智能融合结构

2.2.2局部融合方法简介

2.2.3基于行为协调的全局融合

2.3家庭服务机器人组合式导航系统

2.3.1机器人的感知系统

2.3.2智能空间的基础知识

2.3.3组合式智能导航系统

2.4本章小结

第三章基于动态神经网络信息融合的家庭环境识别

3.1声纳及红外传感器测距系统

3.1.1超声波传感器测距原理

3.1.2红外传感器测距原理

3.2数据预处理

3.3基于动态神经网络的时空信息融合

3.3.1外延时神经网络

3.3.2短时记忆类型

3.4基于超声波与红外传感器的环境识别

3.4.1问题的提出

3.4.2融合的实现

3.4.3结果分析

3.5本章小结

第四章基于混合信息融合的机器人局部路径规划

4.1混合式信息融合方法

4.2基于激光与视觉融合的环境特征提取

4.2.1激光传感器模型

4.2.2视觉传感器模型

4.2.3激光和摄像机的环境特征匹配融合

4.2.4基于激光传感器信息的路况分析

4.3基于D-S证据理论的决策层融合

4.3.1 D-S证据理论

4.3.2基于构造质量函数的BPA

4.3.3地标融合实现

4.3.4实验结果分析

4.4本章小结

第五章基于情感模式的行为融合系统设计与实现

5.1基于行为研究的生物学基础

5.2行为融合机制

5.2.1基于表决机制的命令融合

5.2.2基于叠加的命令融合

5.2.3模糊命令融合

5.2.4基于人工情感的行为融合

5.3机器人导航行为设计

5.3.1机器人运动角度输出控制

5.3.2机器人运动速度输出

5.4基于人工情感的行为融合设计

5.4.1人工情感系统

5.4.2基于情感机制的行为协调

5.5实验分析

5.6本章小结

第六章总结与展望

参考文献

致谢

硕士期间发表的论文及参加的科研工作