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家庭服务机器人导航中的信息融合技术研究

作　者: 王红霞
导　师: 田国会
学　校: 山东大学
专　业: 控制理论与控制工程
关键词: 信息融合家庭服务机器人机器人导航动态神经网络 D-S证据理论情感机制行为协调
分类号: TP242
类　型: 硕士论文
年　份: 2007年
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内容摘要

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，

全文目录

摘要  7-8
ABSTRACT  8-10
第一章绪论  10-20
  1.1 课题背景  10-11
  1.2 机器人导航研究概述  11-13
    1.2.1 导航的功能  11-12
    1.2.2 导航的关键技术  12-13
    1.2.3 导航方式  13
  1.3 信息融合技术在机器人导航中的应用概况  13-18
    1.3.1 信息融合的产生和发展  13-15
    1.3.2 信息融合的方法  15
    1.3.3 信息融合在机器人导航中的应用及举例  15-17
    1.3.4 信息融合及机器人导航研究中存在的问题  17-18
  1.4 本课题的研究目的和意义  18
  1.5 本文主要研究内容  18-20
第二章智能融合结构及机器人组合导航系统  20-31
  2.1 信息融合技术基础  20-24
    2.1.1 信息融合的基本原理  20-21
    2.1.2 信息融合的层次分类  21-23
    2.1.3 信息融合的结构  23-24
  2.2 基于黑板的分布式智能信息融合结构  24-28
    2.2.1 黑板式智能融合结构  25-26
    2.2.2 局部融合方法简介  26-27
    2.2.3 基于行为协调的全局融合  27-28
  2.3 家庭服务机器人组合式导航系统  28-30
    2.3.1 机器人的感知系统  28
    2.3.2 智能空间的基础知识  28-29
    2.3.3 组合式智能导航系统  29-30
  2.4 本章小结  30-31
第三章基于动态神经网络信息融合的家庭环境识别  31-44
  3.1 声纳及红外传感器测距系统  31-33
    3.1.1 超声波传感器测距原理  31-32
    3.1.2 红外传感器测距原理  32-33
  3.2 数据预处理  33-35
  3.3 基于动态神经网络的时空信息融合  35-37
    3.3.1 外延时神经网络  35-36
    3.3.2 短时记忆类型  36-37
  3.4 基于超声波与红外传感器的环境识别  37-43
    3.4.1 问题的提出  37-38
    3.4.2 融合的实现  38-43
      3.4.2.1 网络训练  39-40
      3.4.2.2 神经网络的应用  40-43
    3.4.3 结果分析  43
  3.5 本章小结  43-44
第四章基于混合信息融合的机器人局部路径规划  44-56
  4.1 混合式信息融合方法  44
  4.2 基于激光与视觉融合的环境特征提取  44-50
    4.2.1 激光传感器模型  45-46
    4.2.2 视觉传感器模型  46
    4.2.3 激光和摄像机的环境特征匹配融合  46-49
      4.2.3.1 视觉信息处理  47-48
      4.2.3.2 特征提取与匹配融合  48-49
    4.2.4 基于激光传感器信息的路况分析  49-50
  4.3 基于 D-S 证据理论的决策层融合  50-55
    4.3.1 D-S 证据理论  50-51
    4.3.2 基于构造质量函数的 BPA  51-53
    4.3.3 地标融合实现  53
    4.3.4 实验结果分析  53-55
      4.3.4.1 实验分析  53-54
      4.3.4.2 仿真分析  54-55
  4.4 本章小结  55-56
第五章基于情感模式的行为融合系统设计与实现  56-67
  5.1 基于行为研究的生物学基础  56-57
  5.2 行为融合机制  57-59
    5.2.1 基于表决机制的命令融合  57-58
    5.2.2 基于叠加的命令融合  58
    5.2.3 模糊命令融合  58
    5.2.4 基于人工情感的行为融合  58-59
  5.3 机器人导航行为设计  59-61
    5.3.1 机器人运动角度输出控制  60
    5.3.2 机器人运动速度输出  60-61
  5.4 基于人工情感的行为融合设计  61-64
    5.4.1 人工情感系统  61-63
    5.4.2 基于情感机制的行为协调  63-64
  5.5 实验分析  64-66
  5.6 本章小结  66-67
第六章总结与展望  67-70
参考文献  70-76
致谢  76-77
硕士期间发表的论文  77
硕士期间参加的科研工作  77-78
学位论文评阅及答辩情况表  78

家庭服务机器人导航中的信息融合技术研究

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