模糊神经网络融合移动机器人多传感器信息

"模糊神经网络信息融合在移动机器人的应用" 本文主要探讨了模糊神经网络在移动机器人信息融合中的应用，旨在解决移动机器人在复杂动态环境中的障碍物识别和无冲突运动问题。由河北工业大学机械学院的丁承君、张明路和段萍共同撰写，文章介绍了将模糊逻辑和神经网络相结合的方法，构建了一个模糊神经网络模型。 模糊神经网络是一种融合了模糊逻辑和神经网络特点的信息处理系统，它能够处理不确定性和模糊性的数据，特别适合于在传感器信息不精确或有噪声的情况下进行信息融合。在移动机器人的场景中，多个传感器如激光雷达、摄像头和超声波传感器等，会提供关于周围环境的多模态信息，这些信息可能存在误差和矛盾。模糊神经网络能有效地整合这些信息，提高识别的准确性和鲁棒性。 文章中，作者们首先阐述了信息融合的重要性，特别是在移动机器人导航和避障任务中。他们提出了一种基于模糊神经网络的多传感器信息融合方法，该方法能够实时识别动态环境中的障碍物类型，并确保机器人能够安全、无冲突地运动。模糊规则被用来定义输入数据的隶属函数，以处理不确定性，而神经网络则负责学习和调整这些规则，以优化信息融合过程。 通过实验和训练，模糊神经网络模型证明了其在移动机器人躲避运动物体中的可行性。实验结果表明，这种方法能够提高机器人对运动物体的检测速度和准确性，减少误报和漏报，从而提升机器人的自主导航能力。 关键词：模糊神经网络、移动机器人、信息融合、运动物体 文章按照中图分类号进行了分类，并给出了文献标识码。此外，文中还列举了一些专业术语和符号，如0GGB、AE9等，这些可能是作者自定义的模型参数或算法代号，具体含义可能需要查阅原文或相关领域的详细资料来理解。 这篇论文深入研究了模糊神经网络如何增强移动机器人的感知能力和决策制定，对于理解和改进机器人在复杂环境下的行为具有重要的理论与实践价值。通过这种融合技术，移动机器人能够在实时性、适应性和准确性上达到更高的水平，进一步推动了智能机器人技术的发展。