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                机械手应用多传感器信息技术

                发表时间:2014-12-20 18:39 阅读:
                机械手
                    信息融合技术在机械手领域的应用始于 20 世纪 80 年代初期。传感器技术是各种信息融合的基础,多源化的信息是信息融合技术的实施对象,协调优化和综合处理是信息融合技术最重要的核心技术之一。目前在各种机械手中使用的传感器都有自己的特点和局限性,无法保证在任何时候都能提供准确的信息。对于信息融合技术的研究,如何有效地利用多传感器信息技术,克服来源信息的不完整和不确定性,更加准确、全面认识和清晰的描述对象,从而能够做出正确的判断,因此各国的学者在机械手领域对信息融合技术的研究非常活跃。
                    机械手多传感器信息融合包括目标识别、自动避障和感知环境等几方面的内容。根据融合系统处理采集信息的流程,目前常将机械手信息融合系统划分为三个层次:数据层融合、特征层融合、决策层融合。分层处理的目的是为了让信息融合能够分别进行,对待和处理不同粒度的信息。
                    数据层融合:数据层融合是直接将机械手各传感器采集的原始数据进行关联后,送入融合中心,完成评测的评价。机械手数据层融合是传感器水平上的融合。其优点是尽量保持原始信号的信息,缺点是需要参与处理的传感器数据量太大,故处理代价高,处理时间长,实时性差。
                    特征层融合:特征层融合是中间的一个层次,是指把来自机械手传感器的原始数据先经特征(如速度、方向等)提取,再进行数据关联和归类处理,送入融合中心进行分析和融合,完成对象的综合评价。机械手特征层融合的优点是既保留了足够数量的原始信息,实现了对数据的压缩,有利于实时处理,并且由于对象的特征直接和决策分析相关,因而融合结果能最大限度的给出机械手决策分析所需要的特征信息。
                    决策层融合:决策层的融合是一种高层次融合技术,决策层融合的对象是局部决策与阶段性的结果,每个信息源都进行独立观测并能够独自做决策,即机械手各传感器的信号先做本地处理,融合中心进行融合各种信息的局部决策。其实质是依据规则和每个决策的可信度,从而做出最佳决策。
                    在同一时间,传感器传达给机械手的信息是繁杂的,机械手需要分辨哪些信息的可信度高,这些在人脑中是自然而然完成的事情,在机械手控制系统中却难以做到。机械手对所获信息的处理能力上升将使机械手的性能大大提高,对此还需要广大研究人员共同努力。


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