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多传感器信息融合技术的基本原理就像人的大脑综合处理信息的过程一样，将各种传感器进行多层次、多空间的信息互补和优化组合处理，从而产生对观测环境的一致性解释。在这个过程中要充分地利用多源数据进行合理支配与使用，而信息融合的目标则是基于各传感器获得的分离观测信息，通过对信息多级别、多方面组合导出更多有用信息。这不但是利用了多个传感器相互协同操作的优势，而且也综合处理了其它信息源的数据来提高整个传感器系统的智能化。传感器是一种检测装置。果园单线激光雷达传感器现价

多关节机器人为了能在未知或时变环境下自主地工作。应具有感受作业环境和规划自身动作的能力。为此，必须提高机器人对当前感知环境的快速理解识别及实时避障的能力。实时避障是实现智能化机器人自主工作能力的关键技术，也是国内外智能机器人近期发展的一个热点。其明显特征是具有传感器信息反馈，可以实现很好的智能行为。机器人避障的关键问题之一是在运动过程中如何利用传感器对环境的感知。任何类型的传感器都有各自的优点和不足。选用时需要仔细考虑各种因素。在机器人运动规划过程中传感器主要为系统提供两种信息：（1）机器人附近障碍物的存在信息。（2）障碍物与机器人间的距离。近几年，应用到机器人运动规划的传感器一般分为两大类：无源式传感器和有源式传感器。果园单线激光雷达传感器现价车道线是视觉传感器能够感知的非常基本的信息，拥有车道线识别功能，即可实现高速公路的车道保持功能。

由于机器人避障系统具有线性动力学模型，且系统噪声和传感器噪声是高斯分布的白噪声模型，卡尔曼滤波为融合多传感器数据提供一个统计意义下的较优估计。应用到机器人避障系统的多传感器信息处理中，国内外学者经常选用的是联合式卡尔曼滤波法，其基本思想是采用一组并行运行的滤波器模块，每一个模块只处理某一个特定传感器的信息。另外，还采用了一个“主滤波器”对来自所有局部滤波器的信息进行融合。这种结构明显的优势在于：计算量平均分布在各个并行滤波器中，主滤波器的计算负担不大；具备了多种冗余信息，可以通过适当的重构算法设计提供强容错能力。

压力传感器在液压系统中主要是来完成力的闭环控制。当控制阀芯突然移动时，在极短的时间内会形成几倍于系统工作压力的尖峰压力。在典型的行走机械和工业液压中，如果设计时没有考虑到这样的极端工况，任何压力传感器很快就会被破坏。需要使用抗冲击的压力传感器，压力传感器实现抗冲击主要有2种方法，一种是换应变式芯片，另一种方法是外接盘管，一般在液压系统中采用第一种方法，主要是因为安装方便。此外还有一个原因是压力传感器还要承受来自液压泵不间断的压力脉动。传感器动态：所谓动态特性，是指传感器在输入变化时，它的输出的特性。

传感器的选择好坏直接关系到多关节机器人采集周围环境信息量的多少，因此目前机器人避障系统选择传感器类型和数量有两种不同的方法：基于环境的优化原则选择法和基于任务选择法。（1）基于环境的优化原则选择法：设计阶段的预选择以及适合环境和系统状态变化的实时选择，前者给出了恰当的传感器数量和操作速度之间的关系，该关系可决定多传感器避障系统中传感器单元的优化排列，后者通过贝叶斯方法利用任何先验的物体信息决定传感器的定位，使传感器对障碍物体假设不确定性较小。（2）基于任务的选择法：此方法主要思想是基于避障的任务，将完成该任务的过程按时间及感知范围划分为若干段，即将任务分解，根据每个阶段所需的传感器信息合理地选择传感器的种类和数量。传感器的频率响应越高，可测的信号频率范围就越宽。进口传感器集成商

分辨率是指传感器可感受到的被测量的较小变化的能力。果园单线激光雷达传感器现价

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