基于多传感器数据融合的环境理解及障碍物检测算法

被引：4

作者：

张奇

顾伟康

机构：

[1] 浙江省邮电规划设计院

[2] 浙江大学信电系

来源：

机器人 | 1998年 / 02期

关键词：

移动机器人，多传感器数据融合，Dempster－Shafer证据推理理论，鉴别框架，证据，BPAF;

D O I：

10.13973/j.cnki.robot.1998.02.005

中图分类号：

TP242 [机器人];

学科分类号：

1111 ;

摘要：

本文研究了移动机器人中基于Ｄｅｍｐｓｔｅｒ－Ｓｈａｆｅｒ证据推理理论的多传感器数据融合技术．通过融合由ＣＣＤ彩色摄像机获取的２Ｄ彩色图像及由激光测距成像雷达获取的３Ｄ距离图像，移动机器人的环境理解及障碍物检测的可靠性与精度比在任何单一传感器所获得的信息的基础上有了很大的提高．文中探讨了移动机器人中视觉信息融合的许多具有较大难度的实际问题，取得了有意义的结果．

引用

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