多传感器的机器人避障系统中,各信息源提供的环境信息都具有一定程度的不确定性。另外,由于传感器数量较多,且多为非线性,要进行很好的全局优化和控制,处理量大。面对离散数据多、关联度大、输入信息不可线性化且要求融合结果可靠性高等特点,传统的数据融合方法(加权平均法、贝叶斯估计法、Dempster-Shafer证据推理方法等)不能很好地满足要求。对于多关节机器人避障系统而言,通常采用卡尔曼滤波法、产生式规则、模糊逻辑人工神经网络法,可以得到关于环境更加可靠、统一、精确的描述,便于判断与决策。视觉传感器在捕获图像之后,会将其与内存中存储的基准图像进行比较,以做出分析。开源速腾激光雷达传感器解决方案
视觉传感器获取的信息量要比其它传感器获取的信息量多得多,但目前还远未能使机器人视觉具有人类完全一样的功能,一般只把视觉传感器的研制限于完成特殊作业所需要的功能。视觉传感器把光学图像转换为电信号,即把入射到传感器光敏面上按空间分布的光强信息转换为按时序串行输出的电信号——视频信号,而该视频信号能再现入射的光辐射图像。视觉传感器摄取的图像经空间采样和模数转换后变成一个灰度矩阵,送入计算机存储器中,形成数字图像。为了从图像中获得期望的信息,需要利用计算机图像处理系统对数字图像进行各种处理,将得到的控制信号送给各执行机构,从而再现多关节机器人避障过程的控制。开源速腾激光雷达传感器解决方案传感器的选择取决于准确性、输出、灵敏度、机器视觉系统的成本以及对应用要求的充分理解。
触觉传感器是用于机器人中模仿触觉功能的传感器。触觉是人与外界环境直接接触时的重要感觉功能,研制满足要求的触觉传感器是机器人发展中的技术关键之一。随着微电子技术的发展和各种有机材料的出现,已经提出了多种多样的触觉传感器的研制方案,但目前大都属于实验室阶段,达到产品化的不多。触觉传感器按功能大致可分为接触觉传感器、力-力矩觉传感器、压觉传感器和滑觉传感器等。接触觉传感器用以判断机器人(主要指四肢)是否接触到外界物体或测量被接触物体的特征的传感器。
视觉传感器集成了多种检测功能,设置"像一般传感器一样简单",通过软件里清晰的帮助导向,使用户不再需要编程语言知识或昂贵的培训课程,就可轻松完成检测亮度、比较对比度、数边沿、比较宽度、检测图案、检测轮廓等功能,甚至还能识别二维码,很大程度降低了使用和维护成本。在很多情况下可以替代多个普通传感器,帮助我们控制和监视生产过程。目前市面上的视觉传感器品牌挺多,可选择的范围也比较广,很容易找到一款适合且性价比高的产品,相信随着视觉产品的普及,将会有越来越多的应用会使用到视觉传感器。分辨率是指传感器可感受到的被测量的较小变化的能力。
在智能机器人避障的系统中,因为任何传感器的功能都有限,必要时,应将多种传感器集成在一起,融合多种传感器信息,这样可以更正确、更全方面的反映出外界环境的特征,为避障提供正确的依据。信息融合技术可以增加各类传感器信息的互补性、对环境变化的适应性,提高决策的正确性。多传感器数据融合的基本目的是指通过对多(种,类)传感器数据的综合处理以获得比每个单一传感器更多的信息。也可以理解为对多传感器的原始信息加以智能化的综合,从而导出新的有意义的信息。这种信息的价值比单一传感器所获得信息要高得多,它有利于判断和决策。因此近年来多传感器信息融合技术系统已越来越多地应用于机器人的避障系统中,通过实验可以取得良好的效果。智能视觉传感器的易学、易用、易维护、安装方便,可在短期内构建起可靠而有效的视觉检测系统。开源速腾激光雷达传感器解决方案
触觉传感器的工作平面尺寸比被识别物体要小得多。开源速腾激光雷达传感器解决方案
触觉传感器的工作平面尺寸比被识别物体要小得多;另一方面机器人控制中需要得到物体的三维信息。因此,在被动式触觉的基础上,将触觉传感器安装在机器人上,随着机器人的不断运动,传感器可得到被识别物体的三维触觉信息,通过进一步处理与识别,并反映给机器人控制器,这样可以使机器人获取周围环境信息,识别物体形状,确定物体空间位置等,从而达到智能控制和避障的目的。这种工作方式称为主动式触觉。在安装触觉传感器时,一般都安装在手爪、足、关节等主要的操作部位。开源速腾激光雷达传感器解决方案
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