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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。视觉传感器是指通过对摄像机拍摄到的图像进行处理，来计算对象物的特征量，并输出数据和判断结果的传感器。河南智能传感器供货商

智能多关节机器人的实时避障问题，是现在机器人研究领域的重点和难点问题。在避障过程中，常常会面临无法预先知道、不可预测或动态变化的环境。机器人感知环境的手段通常是不完备的，传感器给出的数据是不完全、不连续、不可靠的，传感器信息融合的算法还存在着诸多问题。但由于传感器技术的飞速发展以及神经网络、模糊控制理论等学科的深入研究，及传感器信息处理方法的应用，为避障问题的解决提供了可能性，但是对于复杂的应用，仍不能令人满意，因此现存的问题也正是该领域的研究方向。河南智能传感器供货商触觉传感器的工作平面尺寸比被识别物体要小得多。

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。

传感器故障诊断：人工神经网络诊断法。人工神经网络法近年来被应用于机器人避障系统中的传感器故障诊断领域。人工神经网络是一种并行处理机制的网络，且它可以通过学习而获得外界知识，知识分布存储各个神经元之间连接权值上，它可以完成输入模式到输出模式的复杂映射，具有容错能力强和运行速度快的特点。采用神经网络法进行机器人避障系统的故障诊断的方法是：①选择系统中关键传感器输出作为神经网络的输入变量，并规定网络的输出变量值；②选择合适类型和结构的神经网络；③根据所选择的输入输出信号的历史数据，离线对网络进行训练，获得网络的权值或阀值；④在线将前面选择的输入输出数据作用于网络，网络输出便可给出诊断结果。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。

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。对传感器主要性能的基本理解能够帮助开发人员迅速缩小他们的查找范围，找到合适的传感器。河南智能传感器供货商

红外传感器具有测量范围广、测距距离远、响应时间短等优点。河南智能传感器供货商

传感器信息处理：神经网络法。神经网络是一种不需要选取基函数系的非线性函数逼近方法。机器人避障系统利用神经网络的高度非线性描述能力，并利用这一能力对此系统的多传感器进行建模，利用BP算法（误差反向传播算法），可以对传感器输出信号进行滤波、除噪及传感器的信号识别，从而使传感器的输出信号更精确反映外部环境信息，为机器人的路径规划算法做准备。这种方法的特点是：不需要机理方面的细节知识，避免了数学建模的不完备性；利用软件实现传感信号的处理，方便灵活，适用性强，免去了硬件电路。河南智能传感器供货商

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