基于双目视觉信息融合的移动机器人避障研究基于双目视觉信息融合的移动机器人避障研究

摘要

通常未知环境中的障碍物使传感器数据具有很大不确定性,仅仅依靠一种传感器来进行障碍的检测与躲避已无法保证可靠准确性;针对这种不足,提出一种基于双目视觉并融合激光测距和超声波传感器的精确检测方法,利用Takagi-Sugeno(T-S)模型的模糊神经网络融合多传感器信息;在MATLAB环境下对模糊神经网络避障进行仿真验证;实验结果表明,该方法具有较好的准确性和鲁棒性,能够适用于机器人的避障要求.