《基于多传感器融合技术的智能抢险救灾机器人设计》PDF+DOC

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2. 《多传感器数据融合导论》PDF+DOC 多传感器数据融合是一项新涌现出的技术，可应用于国防领域，如自动化目标识别、战场监视、自治式运载器制导与控制；也可应用于非国防领域，如复杂机械监视、医疗诊断和新式建筑物。多传感器融合技术源于人工智能、模式识别、统计估计等广泛领域。本论文为数据融合提供了指导，它介绍了数据融合的应用、过程模型和对可应用技......
3. 《基于SVM的机器人工件识别》PDF+DOC 支持向量机(SVM)是一种崭新的机器学习方法，建立在结构风险最小化原理基础上，寻找一个最优分类超平面，引进核函数将低维空间向量映射到高维空间.此方法能解决小样本、非线性及高维模式识别中的问题.鉴于此，将SVM应用于多传感器信息融合，并针对多类型目标识别问题，采用“oneagainstall”方法构造......
4. 《用D-S证据理论方法实现多传感器数据融合》PDF+DOC 对 Dempster- Shafer证据理论用于多传感器数据融合进行了分析 ，并将其应用于飞机目标识别的数据融合中。结果证明 ，多传感器融合后降低了识别结果的不确定性 ，较单一传感器的识别效果好。说明这一方法是一种有效的数据融合方法...
5. 《基于旋转机械故障诊断模糊神经网络多传感器融合(英文)》PDF+DOC 目前多传感器融合技术能够有效地提高精度和容错能力 ，所以它广泛应用于目标识别领域中。本文描述了一种基于旋转机械故障诊断多传感器融合系统 ，在数据融合处理中利用模糊神经网络 ，比较了采用基于数据融合实验结果和没有融合的原始数据 ，显然前者比后者更精确。...
6. 《基于产生式规则多传感器数据融合方法的移动机器人避障》PDF+DOC 在分析机器人多传感器数据融合技术的基础上，采用基于产生式规则的分布式多传感器数据融合方法，设计了面向多路不同类反射式传感器的数据融合规则库和移动机器人的避障决策规则库，并利用VisualC++编程实现了二级规则库及推理机制，在移动机器人平台上进行了实验。设计了不同场景的室内环境，结果机器人都能有效避......
7. 《基于高斯模糊神经网络的多传感器目标识别系统》PDF+DOC 结合模糊推理和神经网络两种方法的优点，提出了基于高斯模糊神经网络的目标识别系统。通过对多传感器的目标特征的数据融合，实现目标类型的准确判断。仿真结果说明了该系统具有较高的目标识别率和较好的抗干扰能力。...
8. 《应用D-S证据理论进行多传感器雷达体制识别》PDF+DOC 在阐述Dempster-Shafer(D-S)证据理论的基础上，较系统地论述了基于D-S证据理论的多传感器雷达体制识别的数据融合方法，并给出了具体的识别实例。实验结果证明了基于多传感器融合后的识别结果明显优于单传感器的识别结果，说明了D-S证据理论的有效性和先进性。...
9. 《多传感器数据融合目标识别算法综述》PDF+DOC 多传感器数据融合作为一种特殊的数据处理手段在目标识别领域得到了较大的重视和发展.在介绍多传感器数据融合目标识别基本原理及其算法理论依据基础上，从概念分类方面，对目前多传感器数据融合目标识别算法进行了全面综述，包括参数分类算法、基于认识模型的算法、物理模型算法及多类算法综合识别法等，说明了各算法特点及......
10. 《智能校园巡检机器人设计与控制》PDF+DOC 针对校园巡检作业需求设计机器人本体，应用多传感器信息融合技术实现路面检测和路径规划，根据全局地图和局部信息整合实现精确定位。依据特定校园地图对该机器人系统的自动巡航作业、指定巡检作业和避障等功能进行了验证。该设计可为实用型智能校园巡检机器人设计提供技术储备和控制方法。...