基于多传感器数据融合的智能机器人设计

本系统所设计的机器人的主要任务是在未知环境下依靠多传感器信息，运用D-S数据融合算法，提供与环境有关的关于系统状态的足够的与可靠的信息，使机器人能够自主规划路径、躲避障碍物，最终向目标靠近。

本控制系统采用主从式控制系统。系统选用了激光传感器、超声传感器、红外传感器、光敏传感器、光电编码器等多种类型的传感器，它们之间相互组合，实现机器人小车的测距、避障、寻找目标等功能。

1 多传感器数据融合技术与D-S方法

多传感器数据融合技术结合了控制理论、信号处理、人工智能、概率和统计的发展，协同运用多传感器的传感数据，提取所探测环境的近可能多的有用信息，消除信息的不确定性，提高传感器的可靠性。

多传感器数据融合技术有许多优点：增加了测量的维数和置信度；改进了探测性能；扩展了空间和时间的覆盖范围；改进了系统的可靠性和可维护性；系统容错性好，运行鲁棒性强；系统内资源共享，可提高资源的利用率。

D-S证据理论是Dempster于1967年提出，后由Shafer加以扩充和发展而形成的一种信息融合方法。D-S证据理论可处理由不知道所引起的不确定性。

D-S方法的推理结构分为三级。

第一级是合成。它把来自几个独立传感器的报告合成为一个总的输入。

第二级是推断，由它获取传感器报告并进行推断，将传感器报告扩展成目标报告。

第三级是更新，因各种传感器一般都有随机误差，所以在进行推断和传感器合成之前要先更新传感器级的信息。

2 传感器的选用

本系统所设计的智能机器人具有测距、自动避障、自动寻找以一发光源为目标的物体的功能。每一个功能均选用几种不同类型的传感器进行测量，再应用D-S融合算法把这些数据进行融合，最后得到我们需要的更加全面、准确、可靠的反映环境特征的信息，指导机器人的运行。

本系统具体传感器的选用如下：

1） 测距传感器

测距传感器选用了三种类型的传感器：激光传感器、超声传感器、红外传感器。

2） 避障传感器

避障传感器选用了三种类型的传感器：激光传感器、超声传感器、红外传感器。

3） 寻找目标传感器

寻找目标传感器选用了两种类型的传感器：红外传感器和光敏传感器。

4） 光电编码器

用光电编码器检测电机的转速。

激光传感器选用的是DLS-A激光测距传感器。该设备拥有许多卓越的性能：测程0.2-200m，串行接口（RS232或RS422），单根RS422线可连接多达10个模块，范围宽广的供电电压（9-30V），可编程模拟输出，两个可编程数字输出端，数字输出错误信号，4个发光二极管用于显示状态信号，D型接口和螺旋接线端便于连接，望远镜适配器使得安装非常简便，坚固的铝金属外壳，IP65（防止灰尘和水汽浸入），完整的软件配置，二等激光（0.95mW），可利用三个M4螺旋装配。超声传感器选用的是中国大恒公司生产的946系列超声测距传感器。946系列采用超声波原理，具有非接触测量距离、易于目标瞄准、测量精度高、重复精度高、抗干扰、高可靠等特点，特别适合于工业现场使用。测量范围0-6000mm，线性精度0.1%，声波发射角5°，响应时间500ms，工作电源10V。 红外传感器选用的是红外发光管TLN205和红外接收管TPS708。红外发光管发射红外光，光波在遇到障碍物后反射，被红外接收管接收，产生一个与光强相对应的电流，电流经LM358组成的两极放大电路放大后，输出一个0-3V的模拟电压，经A/D转换后输入单片机。机器人使用的光敏传感器为硫化镉光电管（CDS）。CDS的电阻值对较少的光线就能产生较大的变化，是机器人系统较为常用的一种光敏传感器。光电编码器选用的是E68S15旋转编码器。该编码器分辨率为1024P/R，电源电压DC5V 5%，纹波P-P：5%以下，最大响应频率100kHz。