学位论文 > 优秀研究生学位论文题录展示
基于信息融合技术的煤矿井下探测机器人检测系统研究
作 者: 付志超
导 师: 牛志刚
学 校: 太原理工大学
专 业: 机械制造及其自动化
关键词: 煤矿井下探测机器人 信息融合 模糊神经网络 信息检测 避障
分类号: TP242
类 型: 硕士论文
年 份: 2010年
下 载: 182次
引 用: 2次
阅 读: 论文下载
内容摘要
多传感器信息融合技术是一门产生不久但却得到迅速发展的新兴技术,涉及了控制理论、信号处理、模糊逻辑、神经网络以及人工智能等众多学科,得到了广泛的应用,它为机器人在复杂未知的环境中工作提供了一种良好的解决途径。课题来自山西省科技攻关项目“煤矿井下搜救探测机器人技术与系统研究”,要求机器人在井下具备环境感知和自主工作能力。本文研究了煤矿井下探测机器人的检测系统,并采用信息融合技术,对机器人在井下未知复杂环境中的导航做了研究,重点针对机器人的自主避障问题,利用基于Takagi-Sugeno模型的模糊神经网络信息融合方法来实现探测机器人的避障问题。本文对多传感器信息融合技术做了重点研究,结合它在煤矿井下探测机器人导航中的应用进行了理论与实践上的探讨,主要研究工作如下:1、阐述了国内外煤矿探测机器人和信息融合技术的发展历程、现状和研究趋势。从总体上对信息融合技术做了介绍,分析了多传感器信息融合的基本原理、拓扑结构以及融合层次等重要问题,对机器人传感器数量以及种类的选择等问题进行了探讨。分析研究了机器人配备的各种传感器的基本原理及性能特点,在此基础上确定了传感器型号。2、分析了模糊逻辑和神经网络的基本原理和它们的几种常见结合方式,在此基础上,对模糊神经网络在信息融合技术中的应用进行了研究,并把基于T-S模型的模糊神经网络信息融合方法应用在煤矿井下探测机器人的自主避障中。3、根据煤矿井下探测机器人的特殊性及其要求,对本文机器人的结构以及硬件配置进行了总体设计。分析了机器人的几种控制体系,并提出了本文采用的机器人混合式控制体系。4、研究了煤矿井下探测机器人的检测系统,并对其进行了软硬件的设计。另外简单介绍了本文采用的路径规划方法以及对煤矿井下探测机器人的运动控制。5、对机器人的导航问题进行了分析,把基于T-S模型的模糊神经网络信息融合技术应用到煤矿井下探测机器人的自主避障中。建立了基于超声与红外传感器的信息融合系统,设计了机器人的避障模式和物理模型。在此基础上对机器人的避障进行了计算机仿真研究,以验证所用方法的可行性。
|
全文目录
摘要 3-5 ABSTRACT 5-11 第一章 绪论 11-19 1.1 引言 11-12 1.2 机器人发展概述 12-15 1.2.1 机器人的发展历程 12 1.2.2 机器人的发展现状 12-14 1.2.3 煤矿探测机器人的发展现状 14-15 1.3 多传感器信息融合技术 15-16 1.3.1 信息融合技术的发展历程 15 1.3.2 信息融合技术的发展现状 15-16 1.4 信息融合技术在煤矿井下探测机器人中的应用 16-17 1.5 本课题的研究内容与研究意义 17-19 第二章 多传感器信息融合技术 19-37 2.1 引言 19 2.2 多传感器信息融合技术的主要内容 19-25 2.2.1 多传感器信息融合的基本原理 19-20 2.2.2 多传感器信息融合技术的基本方法 20-22 2.2.3 多传感器信息融合技术的拓扑结构 22-23 2.2.4 多传感器信息融合的层次 23-25 2.3 传感器在煤矿井下探测机器人中的应用 25-28 2.3.1 煤矿井下探测机器人的感觉系统 25-26 2.3.2 传感器在煤矿井下探测机器人中的应用 26-28 2.4 煤矿井下探测机器人环境探测传感器 28-36 2.4.1 测距传感器 28-33 2.4.2 危险度测量传感器 33-36 2.5 本章小结 36-37 第三章 基于模糊神经网络技术的信息融合技术 37-49 3.1 引言 37 3.2 模糊逻辑与神经网络 37-41 3.2.1 模糊逻辑理论 37-38 3.2.2 人工神经网络 38-41 3.3 基于模糊神经网络的信息融合方法 41-43 3.3.1 模糊逻辑与神经网络的基本结合形式 41-43 3.3.2 模糊神经网络的常见结构和发展趋势 43 3.4 基于T-S 模型的模糊神经网络 43-48 3.4.1 T-S 模型 43-44 3.4.2 模糊神经网络结构 44-46 3.4.3 学习算法 46-48 3.5 本章小结 48-49 第四章 煤矿井下探测机器人的结构设计与控制体系 49-68 4.1 引言 49 4.2 机器人的结构设计 49-54 4.2.1 煤矿井下探测机器人的特殊性 49 4.2.2 对煤矿探测机器人的要求 49-50 4.2.3 煤矿井下探测机器人的结构 50-51 4.2.4 机器人的车体结构 51-54 4.3 机器人系统控制体系结构 54-57 4.3.1 机器人体系结构介绍 55-57 4.3.2 控制体系结构设计 57 4.4 系统的软硬件设计与实现 57-66 4.5 机器人的路径规划和运动控制 66-67 4.6 本章小结 67-68 第五章 多传感器信息融合技术在煤矿井下探测机器人避障中的应用 68-89 5.1 引言 68 5.2 机器人的导航 68-70 5.2.1 机器人的视觉导航 69 5.2.2 基于多传感器信息融合方法的导航 69-70 5.2.3 组合式导航 70 5.3 多传感器信息融合技术在煤矿井下探测机器人避障中的应用 70-74 5.3.1 煤矿井下探测机器人测距系统设计 71-72 5.3.2 煤矿井下探测机器人的避障策略 72-73 5.3.3 机器人的物理模型 73-74 5.4 数据分类与融合 74-88 5.4.1 用于机器人避障的模糊神经网络的信息融合方法 75-77 5.4.2 输入输出变量的确定 77-78 5.4.3 仿真研究 78-88 5.5 本章小结 88-89 第六章 总结与展望 89-91 6.1 研究总结 89 6.2 工作展望 89-91 参考文献 91-96 致谢 96-97 攻读硕士期间发表论文 97
|
相似论文
- 舌体特征的提取及融合分类方法研究,TP391.41
- 多传感器信息融合及其在可穿戴计算机上的应用,TP202
- 基于嵌入式技术的导盲机器人设计,TP368.1
- 信息融合技术在嵌入式驾驶疲劳检测中的应用研究,TP368.12
- 面向GPS导航拖拉机的最优全局覆盖路径规划研究,TN967.1
- 空间信息处理中基于模糊技术的数学模型的改进,O159
- 智能型太阳能路灯控制器的应用研究,TM923.5
- 移动机器视觉定位导航和自主避障系统的研究,TP242
- 基于FNN的电压力锅控制系统研究与设计,TM925.5
- 基于广义动态模糊神经网络的肌电信号模式识别系统,TP183
- 多媒体传感终端设备关键技术的研究与实现,TP212.9
- 自动导引小车AGV的导航和避障技术研究,TP242
- 基于集中决策的广域后备保护研究,TM774
- 水下机械手信息融合及作业规划研究,TP241
- 轮式仿人机器人导航与路径规划研究,TP242
- 基于信息融合的转基因食品安全评估,TS201.6
- 高校人力资源信息管理系统的设计和实现,TP311.52
- 终端特定信息检测系统的研究与实现,TP309
- 基于多信息融合的轮式移动机器人定位导航技术研究,TP242
- 基于贝叶斯网络的电机故障诊断方法研究,TM307.1
- 美元纸币关键信息的图像检测以及号码识别,TP391.41
中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 自动化技术及设备 > 机器人技术 > 机器人
© 2012 www.xueweilunwen.com
|