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1、5.1多传感器信息融合1机器人系统中使用的传感器的种类和数量越来越多，每种传感器都有一定的使用条件和感知范围，并且又能给出环境或对象的部分或整个侧面的信息。为了有效地利用这些传感器信息，需要采用某种形式对传感器信息进行综合、融合处理。不同类型信息的多种形式的处理系统就是多传感器融合。多传感器融合技术涉及神经网络、知识工程，模糊理论、检测及控制领域的新理论和新方法。5.1多传感器信息融合2机器人为了能够在不确定性环境中进行灵活的操作，其机械手必须具有很强的感知能力，即配置多种传感器，如视觉传感器、接近觉传感器、力/力矩传感器、速度/加速度传感器以及触觉/滑觉传感器等。机械手通过这些传感器获得环境
2、信息，以实现快速、准确、柔顺地触摸、抓取和操作工件。在同一环境下，多个传感器感知的有关信息之间存在着内在联系，采用多传感器数据融合的方法，合理选择组织、分配和协调系统中的多传感器资源，并对它们输出的信息进行融合，以得到关于环境和目标对象的完整的可靠的信息。5.1多传感器信息融合3数据融合划分为底层（数据级或像素级）、中层（特征级）和高层（决策级）三个层次。数据级融合是直接在采集到的原始数据层上进行融合；特征级融合属于中间层次,它利用从各个传感器的原始信息中提取的特征信息进行综合分析和处理；决策级融合是在信息表示的最高层次上进行融合处理,其结果为控制决策提供依据,决策级融合必须从具体决策问题的需
3、求出发,充分利用特征级融合所提取的测量对象的各类特征信息,采用适当的融合技术来实现。决策级融合是三级融合的最终结果,是直接以具体决策为目标的,融合结果直接影响决策水平。5.1多传感器信息融合4德国ROTEX机械手的重要特征是多传感器集成，其上安装有15个传感器：9个激光测距传感器、2个二进制触觉阵列传感器、1个刚性六自由度力/力矩传感器、1个柔性六自由度力/力矩传感器、1个微型CCD摄像机、1个手指驱动器，尽管驱动器不是传感器，但是在整个系统的数据传输中，它也被作为传感器处理。5.1多传感器信息融合5日本ARH（AdvancedRoboticHand）机械手,共配置了五种传感器:1.三个接近觉
4、传感器,主要用于接近工作台的距离控制；2.一个CCD相机,主要用于目标物体的测定、微细定位及监视；3.一对夹持力传感器,通过握力反馈控制执行三指抓取目标物体，同时可以准确地确定三个手指抓取物体接触点的位置；4.一个六自由度力/力矩传感器,主要用于微型手臂的力控制；5.一个柔顺力/力矩传感器,用于监视微细作业的执行。5.1多传感器信息融合6UthaMIT机械手共有四个手指,每个手指有4个自由度。机械手使用16个电机驱动,它们在指尖上能产生31N的抓握力。UthaMIT机械手的设计模仿人手,故能进行复杂的操作。这种机械手可用作远距离系统中的从动装置。5.1多传感器信息融合7传感器融合的类型：1）竞
5、争性的当传感器检测同一环境或同一物体的同一性质时，传感器提供的数据可能是一致的，也可能是矛盾的。如有矛盾，就需要系统裁决。裁决的方法有多种，如加权平均法、决策法等。在一个导航系统中，车辆位置的确定可以通过计算法定位系统（利用速度、方向等记录数据进行计算）或路标（如交叉路口、人行道等参照物）观测确定。若路标观测成功，则用路标观测的结果，并对计算法的值进行修正，否则利用计算法所得的结果。5.1多传感器信息融合82）互补性的传感器提供不同形式的数据。例如，识别三维物体的任务就说明这种类型的融合。利用彩色摄像机和激光测距仪确定一段阶梯道路，彩色摄像机提供图像（如颜色、特征），而激光测距仪提供距离信息，
6、两者融合即可得到三维信息。5.1多传感器信息融合9多传感器融合应用实例日本东海大学研制的营救机器人手爪传感系统传感器控制系统的5个功能模块如下：（1）机器人手臂模块。（2）机器人手爪模块。（3）传感器与信息处理模块。（4）运动机构模块。（5）系统控制模块。营救机器人的系统结构5.1多传感器信息融合10手爪传感器营救机器人手爪及其传感器分布，在手爪上集成了分布式触觉传感器、力/力矩传感器、滑觉传感器、视觉传感器。3）多传感器手爪数据融合系统多传感器手爪数据融合系统分为机器人手爪稳定抓取判断模块、状态识别模块、控制模块和反馈控制模块。（1）机器人手爪稳定抓取判断模块（2）状态识别模块（3）控制模块（4）反馈控制模块营救机器人手爪及其传感器分布