DSmT信息融合技術及其在機器人地圖創(chuàng)建中的應用.pdf

1、隨著科學技術的發(fā)展，信息融合已成為當前科學研究中的一個熱點。由于其已在軍事和民用領域展現(xiàn)出了廣闊的應用前景，而備受國內外眾多學者和專家關注。雖然目前已經(jīng)提出了許多關于信息融合的理論和方法，但現(xiàn)有的理論和方法往往具有一定的局限性，應用范圍有限?；谛哦鹊娜诤戏椒ㄔ诓煌晟菩孕畔⒌牧慷群徒M合方面具有一定的優(yōu)勢，特別是DSmT（Dezert-Smarandache Theory）融合理論的提出為信息融合技術開辟了一條新的途徑。本文以移動機器人在

2、未知環(huán)境中的地圖創(chuàng)建為背景，對DSmT等基于信度理論的信息融合技術進行研究。
　　 本文在對DST（Dempster-Shafer Theory）理論、DSmT 理論和中智理論進行了介紹后，從定量信息融合和定性信息融合，等可靠信息融合和非等可靠信息融合等多個角度，對基于信度理論的多源信息融合技術進行了分析，并將信度賦值理論與中智理論相結合，提出了定量中智信度和定性中智信度的表示方法以及組合規(guī)則，進一步擴展了信度賦值技術。

3、　　 針對目前機器人立體視覺信息處理的計算量較大，實時性較差的問題，本文提出一種快速的圖像特征點提取與匹配算法。該算法在金字塔尺度空間的各層圖像上提取規(guī)格化Laplacian 極值點作為特征點，并利用特征點周圍圖像區(qū)域中的彩色信息來計算特征向量，實驗結果證明了該算法的有效性。本文以算法提取的特征點為基礎來引導圖像中的邊緣線匹配，對匹配的特征點進行擴展，并通過三維重建獲取立體視覺中的深度信息，從而為實現(xiàn)機器人地圖創(chuàng)建中視覺測量信息之間的

4、融合，以及視覺測量信息與聲納測量信息和激光測量信息的融合打下基礎。
　　 本文從同質多源信息融合、異質多源信息融合以及多源定性信息融合三個角度，對聲納、激光和視覺等傳感器進行DSmT建模，運用簡化的DSmT 融合計算方法來實現(xiàn)移動機器人對非結構化室內環(huán)境進行二維和三維的柵格地圖創(chuàng)建。并通過與其它幾種融合算法下創(chuàng)建的地圖進行比較，說明DSmT算法在不完善信息的處理和融合上具有一定的優(yōu)勢。實驗結果不僅證明了DSmT算法的有效性，還為

5、機器人導航和地圖創(chuàng)建研究提供了新的方法。此外，本文還提出了一種兩級的異質信息融合結構，取得了較好的實驗效果。
　　 為了更好地進行地圖創(chuàng)建實驗，本文在Pioneer 2 移動機器人的基礎上安裝了雙目視覺系統(tǒng)來作為實物平臺，并基于VC++6.0和OpenGL 設計開發(fā)了一套關于機器人信息感知和融合的軟件實驗平臺。雙層Client-Server控制結構、模塊化的設計思想以及良好的人機交互界面設計使得這套軟件成為機器人實驗中的有力工具