北京工业力传感器
由于机器人避障系统具有线性动力学模型,且系统噪声和传感器噪声是高斯分布的白噪声模型,卡尔曼滤波为融合多传感器数据提供一个统计意义下的较优估计。应用到机器人避障系统的多传感器信息处理中,国内外学者经常选用的是联合式卡尔曼滤波法,其基本思想是采用一组并行运行的滤波器模块,每一个模块只处理某一个特定传感器的信息。另外,还采用了一个“主滤波器”对来自所有局部滤波器的信息进行融合。这种结构明显的优势在于:计算量平均分布在各个并行滤波器中,主滤波器的计算负担不大;具备了多种冗余信息,可以通过适当的重构算法设计提供强容错能力。视觉传感器技术的实质就是图像处理技术。北京工业力传感器
红外传感器是一种比较有效的接近觉传感器,经常被国内外学者应用在多关节机器人避障系统中,用来构成大面积机器人“敏感皮肤”,覆盖在机器人手臂表面,可以检测机器人手臂运行过程中的各种物体。传感器发出的光的波长大约在几百纳米范围内,是短波长的电磁波。红外传感器具有以下特点:不受电磁波的干扰、非噪声源、可实现非接触性测量。另外,红外线(指中、远红外线)不受周围可见光的影响,故可在昼夜进行测量。同声纳传感器相似,红外线传感器工作处于发射/接收状态。这种传感器由同一发射源发射红外线,并用两个光检测器测量反射回来的光量。由于这些仪器测量光的差异,它们受环境的影响非常大,物体的颜色、方向、周围的光线都能导致测量误差。但由于发射光线是光而不是声音,可以希望在相当短的时间内获得较多的红外线传感器测量值。测距范围较近,大致为30cm以内。开源激光雷达传感器供应价格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。
基于传感器信息在机器人避障方面的应用研究:(1)传感器融合技术在近年来被引入到了机器人避障研究中,并已取得很好的成果,对于目前一些高精度的多关节机器人避障系统采用常规传感器还很难满足性能指标,因而开发新型传感器或按照一定融合策略构造传感器阵列以弥补单个传感器的缺陷,将是重要的研究方向。(2)人工智能可使机器人避障系统本身具有较好的柔性和可理解性,同时还能处理复杂的问题,因而在未来的数据融合技术中利用人工智能的各种方法,以知识为基础构成多传感器数据融合仍将是其研究趋势之一。
视觉传感器有哪几种?视觉传感器在智能网联汽车上的应用是以摄像头方式出现的,一般分为单目摄像头、双目摄像头、三目摄像头和环视摄像头。(1)单目摄像头。单目摄像头的优点是成本低廉,能够识别具体障碍物的种类,识别准确;缺点是由于其识别原理导致其无法识别没有明显轮廓的障碍物,工作准确率与外部光线条件有关,并且受限于数据库,没有自学习功能。(2)双目摄像头。相比于单目摄像头,双目摄像头没有识别率的限制,无须先识别,可直接进行测量;直接利用视差计算距离,精度更高;无须维护样本数据库。(3)三目摄像头。三目摄像头感知范围更大,但同时标定三个摄像头,工作量大。(4)环视摄像头。环视摄像头一般至少包括4个摄像头,实现360°环境感知。随着摄像机技术的不断升级,视觉传感器对于外部环境的感知能力也在不断提升。视觉传感器主要由一个或者两个图形传感器组成,有时还要配以光投射器及其他辅助设备。
机器人触觉系统是模拟人的皮肤与物体接触的感觉功能,获取周围环境信息,用来达到避障目的,特别是在黑暗处或者因障碍物的影响导致无法通过视觉获取信息的条件下,使机器人具备触觉功能。触觉传感器是一种测量自身敏感面与外界物体相互作用参数的装置,触觉传感器常常包含许多触觉敏感元,并以阵列的形式排列.通过这些触觉敏感元与物体相互接触产生触觉图象,并进行分析与处理,这种工作方式称为被动式触觉。但是,实际应用中,一方面由于触觉传感器的空间分辨率很大程度提高。分辨率是指传感器可感受到的被测量的较小变化的能力。北京工业力传感器
视觉传感器无论距离目标数米或数厘米远,传感器都能“看到”十分细腻的目标图像。北京工业力传感器
传感器的选择好坏直接关系到多关节机器人采集周围环境信息量的多少,因此目前机器人避障系统选择传感器类型和数量有两种不同的方法:基于环境的优化原则选择法和基于任务选择法。(1)基于环境的优化原则选择法:设计阶段的预选择以及适合环境和系统状态变化的实时选择,前者给出了恰当的传感器数量和操作速度之间的关系,该关系可决定多传感器避障系统中传感器单元的优化排列,后者通过贝叶斯方法利用任何先验的物体信息决定传感器的定位,使传感器对障碍物体假设不确定性较小。(2)基于任务的选择法:此方法主要思想是基于避障的任务,将完成该任务的过程按时间及感知范围划分为若干段,即将任务分解,根据每个阶段所需的传感器信息合理地选择传感器的种类和数量。北京工业力传感器
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