多傳感器信息融合技術在機器人系統中的應用研究

王強 沈濤 郭超

摘 要：以多傳感器信息融合技術為研究重點，主要論述了它的原理和方法，并結合它在機器人導航定位系統和人機交互語音系統方面的應用進行了探討和研究，為多傳感器信息融合研究提供理論支撐。

關鍵詞：多傳感器;信息融合;導航定位;人機交互

傳感器是機器人系統中必不可少的重要部件，在機器人系統中具有不可替代的作用。各種傳感器對信息的獲取存在方式和原理上的差異，信息的精確度也無法保證。本文針對單一或現有的傳感融合存在的問題和局限性，提出了一種新的信息融合框架。

1 多傳感器信息融合技術

多傳感器信息融合技術與經典的信號處理方法之間存在著本質的區別，也不等同于單個或多個傳感器的監測和測量。它是基于對多個傳感器的測量結果，按照某種規定的算法進行過濾、聯合、相關和優化組合，獲取對目標的一致性解釋和描述，輔助系統進行環境判定、定位、路徑規劃、驗證和診斷等，從而形成更高層次的綜合決策。簡言之，多傳感器信息融合技術實際上是機器人系統“人腦化”的一種功能性模擬。信息融合可以在不同層次上出現，主要包括數據層融合、特征層融合和決策層融合。在對傳感網絡的具體數據實現融合時，融合方式的選擇主要由應用特點來決定，即不同層次對應不同算法。

2 多傳感器信息融合技術在機器人系統中的應用

目前，多傳感器信息融合技術已廣泛應用于機器人系統。這對提高整個機器人系統的生存適應能力、系統運行的可靠性和增強信息的可信度、實時性以及利用率等有著無可比擬的作用。

2.1 多傳感器融合導航定位系統

在移動機器人系統中，不論是局部實時避障，還是全局的導航定位和路徑規劃。機器人系統要完成此類任務的關鍵都是在于如何精確獲取目標的當前狀態和位置。

目前，主流的導航定位方式主要有三種。第一種是基于信號的導航衛星系統定位，如GNSS定位;第二種是航跡推算定位。它是先利用陀螺儀和加速度計等傳感器組成的慣性測量單元（IMU）獲取載體相對于慣性空間的角速度、加速度等運動參數，再通過慣性導航解算得到載體的速度、位置和姿態;第三種是基于LIDAR的環境特征匹配定位。它需要預先制作定位地圖，然后再把我們觀測獲取的特征和數據庫里的特征與存儲的特征進行匹配，從而得到載體現在的位置和姿態。

多傳感器融合的導航定位系統是以上述三種定位的數據為基礎，通過慣性導航解算和KALMAN濾波法，對信息進行融合和相互修正，以實現提高導航定位系統的穩定性和精確度的目的。其融合的框架結構大致過程如圖1所示：

研究智能機器人的目的并非是對人類的一種完全取代，而且僅依靠計算機來控制復雜的智能機器人系統既不現實也不實用。這就需要有一個能方便自然地與機器人交流的人機交互系統。要實現這一目標，除了要求機器人能夠看懂文字、聽懂語言之外，甚至還能夠進行說話表達和不同語言之間的翻譯。就目前來講，語音系統是人與機器人系統互動的基礎和核心。它與多傳感器信息融合技術的結合可以賦予機器人系統更高、更精準的智能性。

多傳感器融合人機交互語音系統有別于單語音識別技術。它是先把復雜環境下的語音通過語音檢測進行特征提取，并在聲學模型和語音模型中加入關鍵字檢索技術，再把語音識別引擎獲取的語音特征矢量序按照匹配檢索條件與聲學模型和語音模型進行匹配，獲得最優識別結果。這樣就可以排除復雜環境中的背景雜音干擾，提高語音識別度、增強系統對未知環境的適應能力。它的原理如圖2所示：

3 結語

綜上所述，多傳感器信息融合技術在容錯性、互補性和實時性等方面表現出的優勢非常突出，其研究成果已經展現出巨大的研究價值和應用潛力。信息融合技術橫跨多門學科，處于所有新研究方向和新成果的交匯點。因此，延伸和擴展智能的融合理論與方法，是解決信息融合技術中融合推理和融合損失等關鍵問題的有效途徑。

與此同時，人工智能的發展趨勢是走向融合：傳統機器學習+深度學習+強化學習+知識推理+智能決策，這一趨勢將伴隨著智能機器人的產業化發展。可以預見，在未來利用人工智能的各種方法，以知識為基礎構成多傳感器信息融合將繼續成為信息融合技術重要研究方向之一。多傳感器信息融合技術的研究已成為近年來十分熱門的課題，它在機器人系統智能化發展中起著無可比擬的作用，應用前景十分廣闊。

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作者簡介：王強（1983-），男，四川宜賓人，本科，講師，主要研究方向為機械設計制造、智能控制。