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多传感器信息融合技术的基本原理就像人的大脑综合处理信息的过程一样，将各种传感器进行多层次、多空间的信息互补和优化组合处理，从而产生对观测环境的一致性解释。在这个过程中要充分地利用多源数据进行合理支配与使用，而信息融合的目标则是基于各传感器获得的分离观测信息，通过对信息多级别、多方面组合导出更多有用信息。这不但是利用了多个传感器相互协同操作的优势，而且也综合处理了其它信息源的数据来提高整个传感器系统的智能化。在机器人的自主移动中，传感器发挥了十分重要的作用。定制多线激光雷达传感器求购

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。浙江进口事件相机传感器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。

在视觉和图像传感器按其结构和元件不同可分为两大类：1、电荷耦合器件，它使用一种高感光度的半导体材料制成，能把光线转变成电荷，通过模数转换器芯片转换成数字信号。2、互补性氧化金属半导体CMOS，主要是利用硅和锗这两种元素所做成的半导体，使其在CMOS上共存着带N和P级的半导体，这两个互补效应所产生的电流即可被处理芯片纪录和解读成影像。CCD型图像传感器噪声低，在很暗的环境条件下性能仍旧良好。CMOS型图像传感器质量高，可用低压电源驱动且外围电路简单。

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。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。

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。红外传感器主要是通过红外线IR标识发射调制的红外射线，通过安装在室内的光学传感器接收进行定位。河南果园事件相机传感器

压力传感器是使用较为普遍的一种传感器。定制多线激光雷达传感器求购

传感器故障诊断：模糊诊断方法。模糊诊断方法就是以模糊数学为理论基础，依据系统的传感器的模糊状态进行状态识别、推理并作出决策的一种故障诊断方法。模糊故障诊断方法的优点是能够充分利用**经验，考虑了故障状态及**经验的模糊性，使得诊断结果更为合理，同时模糊诊断计算量相对较小，诊断速度快，实时性好，便于在计算机上应用，且准确率也较高。经常被国内外学者应用到机器人避障系统中，进行传感器输出结果的诊断。但模糊故障诊断方法也有其不完善的方面，如隶属函数的选取、各个诊断规则的运用，至今并无同一原则，常依具体问题而定。定制多线激光雷达传感器求购

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