煤矿救灾机器人：多传感器融合定位系统与信任度融合算法研究

本文主要探讨了煤矿救灾机器人定位技术的研究，针对煤矿井下环境的特殊挑战，如干扰严重和复杂多变的条件，设计了一套基于多传感器融合的定位系统。系统的关键创新在于提出了一种信任度相加的数据融合算法，这种算法旨在提高定位精度并增强系统在干扰环境下的鲁棒性。 信任度相加算法的实施是通过对多个传感器采集的数据进行评估，赋予每个传感器不同的信任度，然后将这些数据按照信任度加权后进行融合。通过Matlab软件对该算法进行了仿真验证，结果显示，相较于均值算法、中值算法和极大似然估计算法，信任度相加融合算法在处理噪声和不确定性数据时表现出更强的稳定性，能有效过滤掉干扰信号，从而实现更精确的定位。 文章还重点介绍了定位系统的组成部分，包括定位传感器和核心处理器。定位传感器负责实时采集机器人在矿井中的航向角和行程信息，而核心处理器则对这些数据进行处理，通过复杂的坐标系转换算法输出机器人的精确位置和运动方向。设计的系统搭载在CUMT-Ⅲ型煤矿搜救机器人平台上进行了实际的矿井模拟试验，验证了该定位系统的实用性和鲁棒性。 此外，文中引用了多篇相关领域的学术论文，如关于信号发生器设计的技术文献，强调了DDS（直接数字频率合成）技术在高频正弦波生成中的重要角色，以及高性能信号发生器的开发。作者张海燕，作为一名工学硕士和副教授，专注于仪表及计算机仿真技术的研究，她的研究工作对于推动煤矿救灾机器人的定位技术进步具有重要意义。 总结来说，本文深入研究了如何利用多传感器融合和信任度相加算法来提升煤矿救灾机器人的定位性能，尤其是在极端环境下保持高精度和鲁棒性，为未来煤矿应急救援提供了先进的技术支持。