對(duì)于移動(dòng)機(jī)器人的研究,先前的研究多是在能夠建立精確運(yùn)動(dòng)學(xué)模型或已知、確定、結(jié)構(gòu)化的工作環(huán)境下進(jìn)行,這具有明顯的局限性。因此,在復(fù)雜、不確定、非結(jié)構(gòu)化環(huán)境中,移動(dòng)機(jī)器人的推理與決策能力成為機(jī)器人研究的熱點(diǎn)與難點(diǎn)問題之一。移動(dòng)機(jī)器人行為決策對(duì)于保障機(jī)器人可靠運(yùn)行與作業(yè)能力,具有十分重要的科學(xué)意義與應(yīng)用價(jià)值�，F(xiàn)有的數(shù)據(jù)融合算法主要考慮同類傳感器信息的融合,且融合過程存在復(fù)雜的數(shù)學(xué)運(yùn)算,融合效率低;數(shù)據(jù)融合模型多是功能/結(jié)構(gòu)框架模型,數(shù)據(jù)表達(dá)能力弱,要真正建立一個(gè)高效、實(shí)用的融合模型存在困難,最終導(dǎo)致移動(dòng)機(jī)器人的自主行為靈敏度低,響應(yīng)速度慢等問題。針對(duì)上述問題,本文對(duì)多源異類數(shù)據(jù)融合的難點(diǎn)與關(guān)鍵問題進(jìn)行了較深入的研究,其主要研究工作如下:1)針對(duì)數(shù)據(jù)融合中存在的融合效果不理想、可靠性低、數(shù)據(jù)表達(dá)能力弱、數(shù)學(xué)運(yùn)算復(fù)雜等問題,本文引入專家或領(lǐng)域知識(shí),刻畫了信息動(dòng)態(tài)運(yùn)行機(jī)制與其內(nèi)部交互邏輯,在知識(shí)驅(qū)動(dòng)下對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理融合。由于產(chǎn)生式規(guī)則具有自然性、模塊性和均勻性等特點(diǎn),將知識(shí)通過產(chǎn)生式規(guī)則進(jìn)行表示,建立了在知識(shí)驅(qū)動(dòng)下多源數(shù)據(jù)融合的框架模型。2)在建立數(shù)據(jù)融合模型時(shí),根據(jù)移動(dòng)機(jī)器人行為間存在耦合、異步... 

【文章來源】：新疆大學(xué)新疆維吾爾自治區(qū) 211工程院校

【文章頁數(shù)】：80 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

火星探測(cè)車和月球探測(cè)車

10圖 2-1 多源數(shù)據(jù)融合算法分類4 知識(shí)驅(qū)動(dòng)下數(shù)據(jù)融合2.4.1 知識(shí)表示知識(shí)表示[32-34]是依據(jù)不同的知識(shí)定義和不同的知識(shí)處理方式描述知識(shí)庫知識(shí)和信息。針對(duì)不同系統(tǒng)的不同情況，采用何種知識(shí)表示方法是會(huì)呈現(xiàn)不果的。在研究中對(duì)知識(shí)表示提出要求，本文著重考慮如下方面：

圖 3-3 產(chǎn)生式規(guī)則與 Petri 網(wǎng)的映射模型”表示“由...構(gòu)成”，“..*”表示“或多個(gè)”。其量和變量值都是規(guī)則事實(shí)。語言變量包距離）遠(yuǎn)、近、適中，（角度）前方、增長(zhǎng)、變化量的相對(duì)不變、變化量的負(fù)即 1 或 0）。虛線箭頭表示命題元素與 P，我們可以通過映射算法從產(chǎn)生式規(guī)則計(jì)人員把精力放在模型生成上所帶來額P , T , F , V ,C為空集，其中V是語言變量


本文編號(hào)：3267346