标题: 无人搬运车之多重感测资讯融合与环境模型之建立
Multi-sensor fusion and world modeling for an autonomous mobile robot
作者: 张智超
ZHANG, ZHI-CHAO
宋开泰
SONG, KAI-TAI
电控工程研究所
关键字: 环境模型;类神经网路;感测资料;路径规划
公开日期: 1991
摘要: 为了在未知或不确定的环境中有效率的行动,自走式机器人(Autonomous Mobile
Robot)必须从不同的感测器(Sensor)中取得资料并将其融合成整合之表示,以便提供
较佳的资讯来建立一个稳健的环境模型(World Model) ,进而提供来做路径规划
(Path Planning) 。
在本论文中,针对超音波感测器(Ultrasonic Sensor) 波束角(Beam Opening Angle)
的问题,吾人提出了以类神经网路(Artificial Neural Network) 来对多个超音波感
测资料做融合,并成功地解决了这个问题。同时,一个关于此问题之数学模型也被推
导出来。此模型能完全地解决波束角在直边物体上所造成的不确定性。另外,在能够
利用影像处理取得物体边角方位的假设下,进一步的感测资讯融合带来了更准确的成
果。最后,吾人也发展了一套环境模型的修建方式,经由此方式将可建立一个稳健的
环境模型。
关于超音波感测资料的融合已经透过对实际感测资料的实验而获得验证。而环境模型
的修建也经由未知环境的探索模拟实验而证实了其稳健有效的特质。
最后,以无线电传送的方式,吾人将可在SUN 工作站上取得自走式机器人的感测资料
,进而构建出环境模型,然后再透过本实验室已有的路径规划程式,最后将规划出来
的路径送给自走式机器人,成功地完成了系统整合的工作。
URI: http://140.113.39.130/cdrfb3/record/nctu/#NT802327020
http://hdl.handle.net/11536/55807
显示于类别:Thesis