面向智能機(jī)器人的多傳感器信息融合技術(shù)分析

譚永樂(lè)

(江門(mén)市新會(huì)區(qū)儀尚佳測(cè)控技術(shù)有限公司，廣東 江門(mén) 529000)

1 機(jī)器人的傳感系統(tǒng)

功能超強(qiáng)的智能機(jī)器人需要一系列的傳感器系統(tǒng)作為支撐，主要由5大系統(tǒng)構(gòu)成：觸覺(jué)傳感器、立體視覺(jué)傳感器、力和力矩傳感器、聽(tīng)覺(jué)傳感器、測(cè)距傳感器系統(tǒng)等。正是這些傳感器的綜合性能，可以讓機(jī)器人有能力準(zhǔn)確估計(jì)周?chē)沫h(huán)境和正在發(fā)生的事情，這也是最接近人類(lèi)判斷思維的功能。在本質(zhì)上，多傳感器信息融合的過(guò)程也是模仿人類(lèi)大腦收集和處理信息的方式，要想傳感器像人類(lèi)大腦那樣通過(guò)多維度地完成一些高難度運(yùn)作，就必須將多個(gè)同類(lèi)型或者不同類(lèi)型的傳感器一起設(shè)置在機(jī)器人的傳感系統(tǒng)里。

2 多傳感器信息融合的基本原理

該技術(shù)的原理就是對(duì)人類(lèi)和生物信息集成功能的模仿。人類(lèi)可以本能地通過(guò)五官、四肢進(jìn)行景象、氣味、聲音的觸覺(jué)和捕捉，與原有的經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行印證，以此形成有效判斷周?chē)h(huán)境以及可能要發(fā)生的事件的判斷能力。這個(gè)信息的處理過(guò)程雖然極其復(fù)雜，卻具備自適應(yīng)性，完全可以將各種信息轉(zhuǎn)變?yōu)榻忉屩車(chē)h(huán)境的價(jià)值，這既需要處理能力和類(lèi)型的多元化，又要滿(mǎn)足基于知識(shí)庫(kù)的組合信息的詮釋意義[1]。

3 智能機(jī)器人中的多傳感器信息融合系統(tǒng)構(gòu)建

3.1 傳感器的選擇

智能機(jī)器人進(jìn)行大量和繁雜環(huán)境信息的感知，必須以不同類(lèi)型的多個(gè)傳感器作為智能化的硬件載體。作為機(jī)器人智能處理程序與外界環(huán)境連接紐帶的傳感器，普遍應(yīng)用的類(lèi)型包括紅外傳感器、攝像機(jī)、超聲波傳感器以及激光傳感器等。傳感器的性能是不是優(yōu)越?jīng)Q定機(jī)器人對(duì)環(huán)境的感知能力的強(qiáng)弱，所以要想構(gòu)建高效的機(jī)器人系統(tǒng)，就必須選擇優(yōu)良功能的傳感器。單一傳感器對(duì)環(huán)境特征信息的收集能力是有限的，存在局部、片面的缺陷；但也不是傳感器的數(shù)量越多越好，過(guò)多的傳感器不一定讓系統(tǒng)更加高效，甚至?xí)驗(yàn)閺?fù)雜性增加系統(tǒng)的負(fù)擔(dān)，極易造成多傳感器信息融合界限的混淆。所以，選擇傳感器的標(biāo)準(zhǔn)是確保傳感器之間的關(guān)聯(lián)性。實(shí)踐證明，多功能觸覺(jué)傳感器、距離和進(jìn)覺(jué)傳感器、立體視覺(jué)傳感器等，是高級(jí)智能機(jī)器人必備的裝置，數(shù)量上要根據(jù)功能需要而定。

3.2 信息融合系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)規(guī)劃

3.2.1 系統(tǒng)任務(wù)屬性

機(jī)器人智能化水平的高低，主要取決于多傳感器信息融合系統(tǒng)的性能強(qiáng)弱，這是正向的、關(guān)聯(lián)性極強(qiáng)的指標(biāo)。實(shí)際上，機(jī)器人硬件系統(tǒng)的基礎(chǔ)就是傳感器系統(tǒng)，但智能系統(tǒng)高效運(yùn)行的技術(shù)保障就是多傳感器信息融合系統(tǒng)。該系統(tǒng)的核心任務(wù)包括綜合處理局部的、不完整的信息，這些信息是不同位置、不同類(lèi)型傳感器獲取的數(shù)據(jù)，通過(guò)特殊的處理剔除各個(gè)傳感器數(shù)據(jù)之間形成冗余以及矛盾，提升其穩(wěn)定性和確定性，進(jìn)而準(zhǔn)確而完整地描述周?chē)h(huán)境和事物，以此促進(jìn)高智能系統(tǒng)整體的決策能力的大幅度提升，有效降低決策中的各類(lèi)風(fēng)險(xiǎn)?？v觀(guān)目前的多傳感器信息融合系統(tǒng)，信息融合技術(shù)就是該系統(tǒng)的物質(zhì)基礎(chǔ)，該給水系統(tǒng)的加工對(duì)象就是數(shù)據(jù)信息，其核心宗旨就是對(duì)這些信息的協(xié)調(diào)、優(yōu)化和有效處理。其中，最重要的環(huán)節(jié)是優(yōu)化處理工序，是保證系統(tǒng)高效優(yōu)質(zhì)的重要因素。多傳感器信息融合系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)，如圖1所示。

多傳感器信息融合的任務(wù)實(shí)現(xiàn)可以是多層次、多形式的，一般會(huì)通過(guò)信息綜合處理器完成處理。

3.2.2 拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)規(guī)劃

在多傳感器信息融合拓?fù)湎到y(tǒng)中，結(jié)構(gòu)類(lèi)型主要有4種：集中型、分散型、混合型以及分級(jí)型，分級(jí)型又分為反饋和無(wú)反饋兩種結(jié)構(gòu)。在4種類(lèi)型結(jié)構(gòu)中，應(yīng)用最廣泛的融合結(jié)構(gòu)為分散型和集中型。其中，集中型擁有精度高、結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單的優(yōu)點(diǎn)，但其信息融合的前提是只有接收到所有傳感器信息后才可進(jìn)行，會(huì)導(dǎo)致通信和計(jì)算在各個(gè)融合中心負(fù)擔(dān)加重，會(huì)變慢系統(tǒng)信息融合速度和容錯(cuò)性。而分散型的結(jié)構(gòu)所有傳感節(jié)點(diǎn)的全局預(yù)估信息的能力都很強(qiáng)，無(wú)需進(jìn)行大型集中數(shù)據(jù)庫(kù)的維護(hù)，沒(méi)有很重的通信負(fù)擔(dān)，信息融合快，不存在個(gè)別節(jié)點(diǎn)失效造成系統(tǒng)停運(yùn)的現(xiàn)象，容錯(cuò)性和可靠性都極高，唯一的缺點(diǎn)是融合精度稍遜于集中型?；旌闲徒Y(jié)構(gòu)兼具了以上兩個(gè)類(lèi)型的優(yōu)點(diǎn)，但通信和計(jì)算的代價(jià)都極高。分級(jí)型結(jié)構(gòu)不同局部的節(jié)點(diǎn)也能夠作為混合型、集中型和分散型的節(jié)點(diǎn)，集中型和分散型為通信和計(jì)算的負(fù)擔(dān)。從該技術(shù)的產(chǎn)生和發(fā)展過(guò)程中，一直在改進(jìn)著融合結(jié)構(gòu)，并且在不斷地探索結(jié)構(gòu)方案[2]。

圖1 多傳感器信息融合系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)

4 機(jī)器人的多傳感器信息融合技術(shù)路徑

4.1 融合方式

智能機(jī)器人信息融合技術(shù)的實(shí)現(xiàn)方式很多，但經(jīng)常應(yīng)用的有以下幾種：Bayes估計(jì)法、加權(quán)平均法、證據(jù)推理、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法、模糊邏輯法、Kalman濾波、擴(kuò)展Kalman濾波以及基于規(guī)則和基于行為方法等。

4.2 傳感器測(cè)距

要求給予智能機(jī)器人信息要素，以實(shí)現(xiàn)對(duì)外界環(huán)境的感知，距離就是其中最關(guān)鍵的信息，距離也起到極其重要的作用。

4.3 目標(biāo)識(shí)別

通常情況下，穩(wěn)健的目標(biāo)特征可借助目標(biāo)識(shí)別提取，還兼具處理和分離功能。目標(biāo)識(shí)別是智能機(jī)器人通過(guò)視覺(jué)傳感器以及各種測(cè)量距離的傳感器，進(jìn)行形狀、顏色、長(zhǎng)短、位置、方位等進(jìn)行有效識(shí)別。

4.4 自主導(dǎo)航

在目前的機(jī)器人研究領(lǐng)域里，最大的焦點(diǎn)就是導(dǎo)航技術(shù)，更是智能機(jī)器人研發(fā)中的關(guān)鍵技術(shù)。主要表現(xiàn)在導(dǎo)航技術(shù)中D.White所提出的3個(gè)問(wèn)題。

4.4.1 定位問(wèn)題

針對(duì)定位問(wèn)題的深度研究，其課題重點(diǎn)放在怎樣讓機(jī)器人更有效地獲取外界的環(huán)境信息，前提是利用智能機(jī)器人內(nèi)部與外部的傳感器獲取信息，可以讓研究者及時(shí)確定機(jī)器人在工作環(huán)境里行進(jìn)方位[3]。

4.4.2 路徑規(guī)劃問(wèn)題

在智能機(jī)器人研發(fā)過(guò)程中，機(jī)器人的路徑規(guī)劃應(yīng)該是學(xué)者重點(diǎn)研究的問(wèn)題，而這個(gè)問(wèn)題的重點(diǎn)就是怎樣讓智能機(jī)器人無(wú)碰撞。無(wú)碰撞的路徑是一條外界提供的從開(kāi)始到結(jié)束的全程路徑。在研究的過(guò)程中，容易造成一定影響的是一些路徑會(huì)出現(xiàn)局部位置或者全部位置，因?yàn)樵跈C(jī)器人行進(jìn)的路徑中必須捕捉目標(biāo)障礙物的形狀、長(zhǎng)度、方位等信息，讓機(jī)器人在行進(jìn)過(guò)程中可以避開(kāi)所有障礙物。在關(guān)于機(jī)器人的路徑規(guī)劃中，目前應(yīng)用最多的是自由空間法，該方式是利用多邊形等模式，進(jìn)行某個(gè)自由完整空間的構(gòu)建。在路徑對(duì)話(huà)的過(guò)程中需要描述空間，就是所說(shuō)的建模，在二維平面運(yùn)動(dòng)中，進(jìn)行環(huán)境邊界的規(guī)劃，然后利用多邊形描述，以機(jī)器人為點(diǎn)進(jìn)行路徑的規(guī)劃。

5 信息融合的關(guān)鍵問(wèn)題

5.1 相關(guān)的規(guī)范

在該系統(tǒng)中，不同傳感器獲取的數(shù)據(jù)都在本身的參考框架內(nèi)，在對(duì)這些信息進(jìn)行組合前，有必要將這些信息轉(zhuǎn)換為同一個(gè)參考范圍內(nèi)。值得一提的是，每個(gè)傳感器提供的觀(guān)測(cè)數(shù)據(jù)都在各自舍去誤差，因此有必要進(jìn)行補(bǔ)償。

5.2 同類(lèi)或異類(lèi)數(shù)據(jù)

從屬性上講，多傳感器提供的數(shù)據(jù)應(yīng)該視為同類(lèi)。但也允許異類(lèi)的形式，與同類(lèi)的傳感器相比，多個(gè)異類(lèi)傳感器具備傳輸?shù)男畔㈦y以同步應(yīng)用、數(shù)據(jù)率難以統(tǒng)一，以至于難以匹配的測(cè)量維數(shù)等特征，增大了這些信息處理的難度。

5.3 不確定性的觀(guān)測(cè)數(shù)據(jù)

因?yàn)閭鞲衅鞴ぷ鳝h(huán)境不確定，會(huì)有噪聲成分包含在觀(guān)測(cè)數(shù)據(jù)中。在數(shù)據(jù)的融合處理中，需要分析和驗(yàn)證多源觀(guān)測(cè)數(shù)據(jù)，并進(jìn)行綜合性補(bǔ)充，將數(shù)據(jù)的不確定性降到最低。

5.4 數(shù)據(jù)缺陷問(wèn)題

在該系統(tǒng)中，更多時(shí)候能夠諸多層面進(jìn)行測(cè)量數(shù)據(jù)的解釋?zhuān)褪撬f(shuō)的不完整數(shù)據(jù)。由此，不一致甚至是相互矛盾的環(huán)境觀(guān)測(cè)數(shù)據(jù)解釋也會(huì)出現(xiàn)在多傳感器系統(tǒng)中。另外，基于一直存在的干擾因素和噪聲，也容易體現(xiàn)在某些虛假的測(cè)量數(shù)據(jù)中。因此，該系統(tǒng)必須有效地融合和處理這些不真實(shí)或者有缺陷的數(shù)據(jù)。

5.5 數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)

該系統(tǒng)普遍存在數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)問(wèn)題，必須對(duì)單傳感器和多傳感器時(shí)間域的管理問(wèn)題進(jìn)行處理，更方便同一目標(biāo)數(shù)據(jù)的合理確定。

5.6 態(tài)勢(shì)數(shù)據(jù)庫(kù)

態(tài)勢(shì)數(shù)據(jù)庫(kù)是由非實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)赫爾實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)構(gòu)成。實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)可以將各個(gè)傳感器的檢測(cè)結(jié)果提供給融合中心，并分析和整合決策的分析結(jié)果以及存儲(chǔ)融合處理的最終態(tài)勢(shì)，從而生成綜合態(tài)勢(shì)，按照多傳感器檢測(cè)結(jié)果，進(jìn)行態(tài)勢(shì)決策分析和數(shù)據(jù)融合計(jì)算等[4]。

6 結(jié)語(yǔ)

綜上所述，智能機(jī)器人智能化的核心技術(shù)就是多傳感器的應(yīng)用。本文以此為核心，闡述和分析了智能機(jī)器人多傳感器信息融合技術(shù)的內(nèi)容、原理、系統(tǒng)結(jié)構(gòu)、實(shí)現(xiàn)的技術(shù)路徑以及存在的關(guān)鍵問(wèn)題。從而廣泛而深度地探索了智能機(jī)器人的多傳感器信息融合技術(shù)中面臨的問(wèn)題，并提出合理建議。伴隨大數(shù)據(jù)技術(shù)、控制技術(shù)和人工智能技術(shù)的快速發(fā)展，尤其是日新月異的傳感器信息融合技術(shù)，智能機(jī)器人對(duì)環(huán)境的感知和判斷能力還會(huì)大幅度提升，從而自主控制能力也將更加高智能化，與之相對(duì)應(yīng)的研究和應(yīng)用將步入更廣闊的空間。