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重庆理工大学传感器及自动检测技术课件第14章 传感器信息融合
重庆理工大学 传感器及自动检测技术 课件 第14章 传感器信息融合
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2017/2/23
重庆理工大学传感器及自动检测技术课件第14章 传感器信息融合。
带有乘性噪声的时滞系统多传感器信息融合
时滞系统 投影定理 信息融合 虚拟噪声
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2013/12/12
研究了带有乘性噪声的线性时滞系统的局部最优预报估计和全局最优线性加权信息融合问题。 通过虚拟噪声补偿技术,将该问题转化为一类带有未知时变噪声的随机系统的状态最优估计问题。基于等价系统的新息重组分析及Hilbert空间上的投影定理,给出局部最优预报器设计,进而通过求解与各单传感器子系统有相同维数的Riccati方程得到多传感器分布式全局最优加权信息融合算法。与集中式融合估计算法相比,该方法无需扩维。...
一种机器人非视觉多传感器信息融合的区间数方法
多传感器 信息融合 工件识别
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2009/9/18
针对机器人非视觉多传感器目标识别问题，提出了一种新的融合方法。该方法基于区间型多属性决策理论，通过求解目标类型与未知目标综合关联度的最大偏差最小化的优化问题，获得属性的权重向量，利用综合关联度，给出目标识别结果。该方法较好地避免了属性权重选取的主观性，提高了目标识别结果的客观性，计算简单，易于计算机上实现，仿真实例表明了方法的有效性和实用性。
机器人非视觉多传感器信息融合的TOPSIS法
多传感器信息融合 逼近理想点排序方法 熵权
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2009/7/21
针对机器人非视觉多传感器目标识别问题，提出了一种基于改进TOPSIS的多传感器信息融合方法。该方法利用指标隶属度矩阵把多目标识别问题转化为多目标决策问题。通过引入熵权和相对接近度改进TOPSIS，给出多传感器目标识别规则。应用实例验证了算法的有效性和实用性。
基于多传感器信息融合的机器人障碍检测和环境建模
移动式机器人 环境建模 障碍检测
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2008/12/25
通过融合距离图象和彩色图象为移动式机器人构造二维环境模型及进行障碍检测.
其中,环境模型采用了多分辨的二维网格表示结构,较好地解决了计算速度和模型精度之间
的矛盾;融合算法的设计是以推广的Dempaser-Shafer证据理论(DSTE)为基础,较好地解决
了融合信息的相关性问题;所论及的系统和算法已在真实环境下经过测试,其有效性已被实
验所证明.
基于多传感器信息融合的斜面移动机器人定位新方法
移动机器人 定位 倾斜角传感器 卡尔曼滤波
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2008/7/18
首先分析了本文的研究意义；然后针对在斜面
上工作的轮式移动机器人，提出了通过卡尔曼滤波融合倾斜角传感器和码盘传感器信息的移
动机器人定位新方法；最后进行了斜面定位试验．试验结果证实了本文定位方法的有效性．
多传感器信息融合的智能交通控制系统研究
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2007/12/13
Abstract针对城市道路交通网络的交通信号控制,构造了一种基于多传感器信息融合技术的智能交通控制系统.相对于传统的基于单一车辆传感器信号控制系统而言,该系统具有信息的完整性、统一性、多样性和容错性等优点.在多传感器信息融合的基础上,讨论了多种可行的智能控制方案.通过对城市区域交通的多方位控制,达到全面提高控制效果和有效疏导交通的目的.给出的仿真结果表明了其优越性和有效性.