9传感器信息融合的实例.doc

2.5.4传感器信息融合的实例 — 机器人中的传感器信息融合 传感器信息融合技术在机器人领域有着广泛的应用，从而也对传感器信息融合技术的发展起到了促进作用。我们介绍的是一种自主移动装配机器人。顾名思义，这种机器人是用于搞装配工作的。 1.自主移动装配机器人的组成、结构 图2-40 自主移动装配机器人 图2-40是自主移动装配机器人示意图。由图可见，机器人主要由超声波传感器、视觉传感器、触觉传感器、力觉传感器、测距传感器、控制和信息融合计算机以及机械手等部件组成。由此可以看出，机器人是一个典型的多传感器系统，机器人进行工作的技术核心就是传感器信息融合。图2-40机器人的自主移动是建立在视觉传感器、测距传感器和超声波传感器信息融合的基础上；机械手装配作业是建立在视觉传感器、触觉传感器和力觉传感器信息融合的基础上。该机器人的信息融合结构为并行结构。 2.机器人自主移动的信息融合 ⑴建立环境模型 首先建立多传感器信息的已知三维环境模型。模型采用分层表示：①最底层为环境的具体特征，如环境中物体的长度、宽度、高度及距离等。环境具体特征要与传感器提供的数据一致。②高层是抽象的用符号表示的环境特征。 ⑵控制机器人移动的各传感器的作用 视觉传感器采集的环境特征是最主要的信息；另外，视觉传感器的信息还用于引导测距传感器和超声波传感器对准被测物体。测距传感器在较远距离上获得物体较精确的位置，而超声波传感器用于检测近距离物体。以上三种传感器分别获得环境中同一对象在不同条件下的近似三维表示。 ⑶传感器的数据融合 将以上三种传感器的测量数据进行融合，这时每种传感器的坐标框架首先变换到共同的坐标框架中，然后采用以下几种方法得到机器人对环境的精确估计： ①相对于机器人位置的相对位置定位法。 ②目标运动轨迹记录法。 ③参照环境静坐标的绝对位置定位法。 ④用卡尔曼滤波器确定物体相对于机器人的准确位置及物体的表面形状，并完成对物体的识别。 3.机器人装配作业的信息融合 机器人装配作业时，主要是对视觉传感器、触觉传感器和力觉传感器数据的融合。装配过程表现为每一个决策所确定的几个阶段。整个装配过程的每一个决策，由上述三个传感器的数据融合实现。 视觉传感器用于识别有规则几何形状的物体以及对物体定位。力觉传感器检测机械手末端与物体的接触情况以及接触力的大小，从而提供接触时物体的准确位置。触觉传感器和视觉传感器相结合，可以为无规则形状的物体定位。另外，力觉传感器还可以提供物体传送、取放的信息。 第三章 测试信号的调理 被测量经传感器这个环节被转换成电信号，为了后续对信号的进一步处理或为了用被测信号驱动显示、记录和控制等器件，需对传感器输出的电信号进行调理。信号调理涉及的内容较多，本章仅讨论几个常用的信号调理环节。 3.1 模拟信号与数字信号的转换 传感器输出的是模拟信号，但是计算机处理的是数字信号，因此必须把传感器输出的模拟信号转换成数字信号才能输入到计算机中。经计算机处理后的信号是数字信号，但在实际应用中往往还要求将计算机输出的数字信号再转换成模拟信号。因此，模数转换或数模转换在测试系统中是必不可少的环节。 一般将模拟信号转换数字信号的转换称为模/数转换，或称为A/D(Analog to Digital)转换；将数字信号转换成模拟信号的转换称为数/模转换，或称为D/A(Digital to Analog)转换。实现A/D转换的电路称为A/D转换器，简写为ADC；实现D/A转换的电路称为D/A转换器，简写成DAC。 3.1.1模/数转换（A/D） 模拟信号转换成数字信号通常需要经过以下环节： 1.采样。所谓采样，就是按一定的时间间隔TS对模拟信号的瞬时值进行抽样，得到时间上离散的模拟信号。 ⑴ 采样过程 (a)被测信号 (b)采样开关 图3-1采样过程示意图 采样过程如图3-1所示，图中：(a)为被测信号；(b)为采样开关。采样开关每隔TS秒短暂闭合一次，接通连续函数X（t）,实现一次采样。设每次开关闭合时间为秒，则采样开关的输出为脉宽、周期为TS的脉冲序列。该脉冲信号的幅值等于该脉冲所在时刻的相应的连续时间信号的幅值。采样开关输出的信号为采样信号，记为。则 （3-1） 式中，为周期为TS、脉冲宽度为、幅值为1的采样脉冲序列。和的图形表示见图2-42所示。 (a)采样脉冲信号 (b)采样信号 图3-2 采样脉冲和采样信号示意图 因脉冲宽度远小于采样周期TS，可以认为→0，这时采样脉冲序列可用单位脉冲序列函数来描述，可表示为： （3-2） 式中， 为处的单位脉冲，如图3-3所示。因