多傳感器信息融合技術是近些年非常受歡迎的課題研究,它與控制理論、信號分析、人工智能技術、幾率和統計分析緊密結合,為智能機器人在各種各樣繁雜、動態性、不確定性和不明的自然環境中執行任務給予了1種技術性處理方式。

智能機器人常用的感應器有很多種多樣,依據不一樣主要用途分成內部精確測量感應器和外界精確測量感應器兩類。內部精確測量感應器用于檢驗智能機器人構成構件的內部情況,包含:特殊部位、轉角傳感器;隨意部位、轉角傳感器;速率、轉角傳感器;瞬時速度感應器;傾角感應器;方向角感應器等。外界感應器包含:視覺效果(精確測量、了解感應器)、觸感(觸碰、壓覺、滾動覺感應器)、力覺(力、力矩傳感器)、貼近覺(貼近覺、距離感應器)及其轉角傳感器(歪斜、方位、資勢感應器)。多感應器信息融合是指綜合性來源于好幾個感應器的認知數據信息,以造成更靠譜、更精確或更全方位的信息內容。

歷經結合的多感應器系統軟件可以更為健全、精準地體現檢驗目標的特點,清除信息內容的可變性,提升信息內容的穩定性。結合后的多感應器信息內容具備下列特點:冗余設計、多樣性、實用性和成本低性。

       多層面感應器結合因為單獨感應器具備可變性、觀察出錯和不一致性的缺點,因而單面數據預處理限定了系統軟件的工作能力和可擴展性。針對規定高可擴展性和協調能力的優秀系統軟件,能夠選用多層面感應器結合的方式?；鶎咏Y合方式能夠結合多感應器數據信息;正中間層級結合方式能夠結合數據信息和特點,獲得結合的特點或管理決策;高端結合方式能夠結合特點和管理決策,到 的管理決策。