孫曉莉

摘 要：文章論述了多傳感器信息融合的特點及并對其融合方法進行了介紹，最后指出多傳感器信息融合技術(shù)在移動機器人和遙控操作機器等方面的應(yīng)用與發(fā)展。

關(guān)鍵詞：多傳感器；機器人技術(shù)；信息融合

機器人技術(shù)是結(jié)合了多種技術(shù)的計算機自動控制系統(tǒng)。機器人有類似人的感覺能力和反應(yīng)能力，能模仿人的聽覺、嗅覺、味覺從外界獲取信息。同時，它的動作要有一定的靈活性，能夠和人類一樣思考，在工作時必須完成自我控制和自我調(diào)節(jié)。在眾多機器人控制技術(shù)中，傳感器技術(shù)在機器人的控制中起到了至關(guān)重要的作用。傳感器及信息融合技術(shù)式機器人能夠全面獲取外界信息，并對這些信息加以壓分析判斷，從而做出正確的反應(yīng)。機器人在感知外界環(huán)境時，首先要完成信息采集工作，而這項工作正是傳感器完成的。另外，傳感器采集到的信息量非常巨大，因此，要對多個傳感器獲取的各種環(huán)境信息進行加工和處理，選擇恰當(dāng)?shù)姆椒ê图夹g(shù)才能使機器人按人們既定的要求進行智能作業(yè)[1]，甚至完成人類不能完成的一些特殊任務(wù)。綜上所述，傳感器信息融合系統(tǒng)是現(xiàn)代智能機器人的重要組成部分，是機器人能否智能作業(yè)的關(guān)鍵所在。

1 多傳感器信息融合技術(shù)

機器人是通過傳感器得到感覺信息的。在連接外界環(huán)境與機器人的技術(shù)中，傳感器起橋梁作用，它就如同機器人的眼睛，是機器人獲取環(huán)境信息的窗口。機器人的關(guān)鍵之一是計算機控制技術(shù)，這種技術(shù)使機器人具備了類似人的肢體活動能力和思維能力，它的肢體動作靈活，能夠像人類一樣思考，能夠在無人操作的情況下獨立完成工作[1]。而機器人之所以能夠完成各種高難度的動作，傳感器的應(yīng)用是關(guān)鍵因素之一。傳感器先完成信息采集，再將信息進行綜合處理，計算機自動控制系統(tǒng)最后完成對機器人各種動作的控制。傳感器信息融合技術(shù)又稱數(shù)據(jù)融合技術(shù)。傳感器要像人類的神經(jīng)和感官一樣獲取各種宏觀和微觀信息，再將信息提供給計算機控制系統(tǒng)。信息融合技術(shù)將獲取的信息先做處理、再選擇合理的表示方法，并要找出個信息之間的聯(lián)系。這種技術(shù)是一種信息優(yōu)化技術(shù)，它從不同角度對信息進行處理及比較，獲取不同信息之間的普遍規(guī)律，篩選出錯誤的和多余的信息，留下正確的和有用的部分，這就是信息的優(yōu)化。它也為智能信息處理研究指出了新的發(fā)展方向。單一傳感器獲取的環(huán)境信息是缺乏準(zhǔn)確性和全面性，因此，信息的采集必須由多個傳感器合作完成。將多種傳感器獲取的信息進行合成，才能完整、準(zhǔn)確、客觀地刻畫外界環(huán)境的特點，也是多種信息綜合前預(yù)處理。通過信息融合技術(shù)處理后的信息具備了冗余性、互補性、實時性、信息獲取低成本性等特征。

2 多傳感器信息融合過程

多傳感融合系統(tǒng)是一個復(fù)雜的信息系。各類傳感器獲取的信息都有各自的特點。這些信息有實時信號、非實時信號、快變或瞬變信號、緩慢變化的信號；確定的信號，模糊變化的信號[2]。這些大量的信息之間還有可能會相互制約，相互影響。多傳感器信息融合扮演了人類大腦的角色，它使用該系統(tǒng)中的各種傳感器資源，通過一定的算法合理地支配與使用多個傳感器獲取的信息。對時域和空間上的冗余信息和互補信息優(yōu)化組合之后，也就完成了環(huán)境信息的更為精確的、全面的提取和描述。信息融合是對多種傳感器信息在幾個層次上進行處理的過程，每個層次都代表了不同等級的信息抽象過程。信息融合處理技術(shù)涵蓋了信號探測、信號互聯(lián)、信號相關(guān)、信號估計等。信息融合系統(tǒng)也可分為兩個層。即較低層是信號的特征提取和身份估計層。較高層次是整體戰(zhàn)略走向和戰(zhàn)術(shù)態(tài)勢估計。典型的多傳感器信息融合的組成框如圖1所示。

3 信息融合的分類和方法

傳感器信息融合技術(shù)可以分為信息組合、信息綜合、信息融合、信息相關(guān)等4個方面。信息組合是最基本的數(shù)據(jù)處理方式；為了獲取全面、準(zhǔn)確的信息，可以選擇多傳感器平行輸出或互補輸出的方式。由于不同傳感器輸出方式有所不同，這就存在多種傳感器輸出方式的相互合作、綜合以及如何選擇性能優(yōu)良的傳感器的問題。這幾個技術(shù)中的關(guān)鍵是綜合，綜合可以使信息明確化、準(zhǔn)確化的等級提高。比如我們要對一個物體攝像，可以使用攝像機多次拍攝同一個物體的不同側(cè)面的圖像，再將這幾幅圖像的信息進行綜合處理，就能得到一個非常非常真實的、有立體感的物體圖片[2]。這要比單一圖片所表現(xiàn)出的物體的特征信息全面豐富得多。融合包括兩個方面：對傳感器輸出的各種數(shù)據(jù)進行相關(guān)；將傳感器數(shù)據(jù)與系統(tǒng)內(nèi)部的已有的網(wǎng)絡(luò)模型進行相關(guān)。最后將相關(guān)的結(jié)果進行處理，生成一個新的信息表達式。信息相關(guān)處理的目的是對識別、預(yù)測、學(xué)習(xí)和記憶等過程進行綜合和優(yōu)化處理。獲取傳感器數(shù)據(jù)組之間的相互聯(lián)系規(guī)律，保留正確的信息，剔除無用和錯誤的信息，直到機器人做出相應(yīng)的判斷和反應(yīng)。信息融合的層次化描述存在于各種實際環(huán)境中。融合處理方法就是數(shù)學(xué)加工和處理，使這些信息稱為計算機自動控制系統(tǒng)能夠處理的成分信息，同時完成信息數(shù)據(jù)的融合。能夠應(yīng)用于多傳感器信息融合的數(shù)學(xué)理論和方法有很多。常用的方法是數(shù)理統(tǒng)計和概率理論以及構(gòu)建人工神經(jīng)智能網(wǎng)絡(luò)。概率統(tǒng)計方法主要是針對信息的不確定性進行研究，從大量的看似沒有規(guī)律的信息中找出各種信息之間的內(nèi)在聯(lián)系。與概率統(tǒng)計有關(guān)的理論包括估計理論、卡爾曼濾波、假設(shè)檢驗、貝葉斯方法、統(tǒng)計決策理論以及其他函數(shù)變形方法；人工智能包括模糊邏輯處理學(xué)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和專家系統(tǒng)等。此外，近10年來，研究者已經(jīng)將自適應(yīng)共振理論《Adaptive Resonance Theory， ART），自適應(yīng)共振理論映射（Adaptive Resonance Theory Map，ARTMAP）和模糊自適應(yīng)共振理論網(wǎng)絡(luò)（ fuzzy-ART network）也應(yīng)用于傳感器融合技術(shù)。這幾種新理論使融合之后的信息特征值能自動調(diào)整權(quán)值，并且能夠零點漂移以及靈敏度漂移影響，環(huán)境溫度變化時也能保持穩(wěn)定的輸出。

4 信息融合的結(jié)構(gòu)

信息融合的結(jié)構(gòu)的結(jié)構(gòu)分為串聯(lián)、并聯(lián)和混聯(lián)3種，如圖2所示。

5 多信息融合的典型應(yīng)用

信息融合技術(shù)已經(jīng)廣泛應(yīng)用在機器人技術(shù)中。由于移動機器人和遙控操作機器人的工作環(huán)境不是靜態(tài)的，包含很多不確定因素，結(jié)構(gòu)特征也不明顯，所以他們是最先采用信息融合技術(shù)的機器人。此種技術(shù)是機器人具備了極高的自我管理能力和感知能力。同時還可以使機器人準(zhǔn)確判斷實時自身條件，指導(dǎo)其身體作出正確的肢體動作。通過大量實驗汪明，采用單一傳感器機器人和使用多傳感器的機器人在感知外部環(huán)境的能力方面是不可比擬的。

RANGER是卡內(nèi)基梅隆大學(xué)機器人研究所在90年代中期研究的一種可移動機器人。該研究所認為一幅圖像最重要的是圖像處理過程，并不是確定一個標(biāo)準(zhǔn)的圖像模型。特別在比較粗糙的地方，不同圖像的特征的變化很大，數(shù)學(xué)計算相當(dāng)復(fù)雜，且計算量非常龐大，這就更需信息融合技術(shù)來確保特征模型的可靠性[3]，也為機器人的安全性提供了保障。

LIAS是德萊克西爾大學(xué)研發(fā)的多傳感器移動式機器人。該機器人裝有3個不同的感覺系統(tǒng)。它的四周安裝了超聲波傳感器，前方安裝了一個特殊的“三聽覺”傳感器；機器人前面板突出的部分安裝了紅外線傳感器，這些傳感器能夠采集到完整的全景信息。這種機器人可以一次探測很多目標(biāo)物體，輸出多種距離信息。例如測量被測物體相對于機器人的方向和距離等信息。在這項研究中，學(xué)者們從不同的角度對現(xiàn)有的信息融合方法加以應(yīng)用，驗證了它的實用性和有效性[4]。

6結(jié)語

近些年來，傳感器及檢測技術(shù)的進步帶動了機器人技術(shù)日新月異的發(fā)展。而信息融合技術(shù)使人工智能領(lǐng)域得到了深入的關(guān)注和廣泛的應(yīng)用。其理論和方法是智能信息處理的關(guān)鍵所在。本文概述了多種傳感器信息融合的方法、過程、結(jié)構(gòu)等。在此基礎(chǔ)上，論述了信息融合技術(shù)在傳感器技術(shù)、計算機技術(shù)、智能控制技術(shù)，等方面的應(yīng)用，展望了這一研究領(lǐng)域的發(fā)展方向。

[參考文獻]

[1]羅志增，蔣靜坪.機器人感覺與多信息融合[M]北京：機械工業(yè)出版社，2003.

[2]李磊，葉濤，譚民，等.移動機器人技術(shù)研究現(xiàn)狀與未來[J]機器人，2002（5）：475-480.

[3]柳成林.智能機器人的發(fā)展及其產(chǎn)業(yè)化[J].科技導(dǎo)報，1998 （6）：33-36

[4]蔡自興.中國的智能機器人研究[J]莆田學(xué)院學(xué)報，2002 （3）：36-39