检索结果-内蒙古大学图书馆

作者： Khulal Urmila 江苏大学

学位级别：硕士

鸡肉新鲜度的快速、无损检测对肉品质量控制、保证消费者安全具有重要意义。通常情况下，挥发性盐基氮（TVB-N）是评价肉品新鲜度的一个常用指标，本研究利用两种新型的无损检测技术，实现鸡肉中TVB-N含量的快速定量检测。具体的研究内... 详细信息

鸡肉新鲜度的快速、无损检测对肉品质量控制、保证消费者安全具有重要意义。通常情况下，挥发性盐基氮（TVB-N）是评价肉品新鲜度的一个常用指标，本研究利用两种新型的无损检测技术，实现鸡肉中TVB-N含量的快速定量检测。具体的研究内容总结如下：\n 1.首先，本研究尝试利用嗅觉可视化技术结合多变量算法实现鸡肉中挥发性盐基氮的定量检测。试验将12种筛选出的气敏材料固定到硅胶板上，制成可视化传感器阵列。利用扫描仪获取阵列与鸡肉样本挥发性气味反应前后图像信息。以前后阵列颜色变化作为特征值。模型建立过程中，提出一种新的算法 AdaBoost–BPANN并与传统线性算法所建模型的预测性能进行比较。结果显示，BP-Adaboost模型对鸡肉 TVB-N含量预测结果最佳，预测集相关性系数(Rp)为0.8880，预测均方根误差(RMSEP)为5.0282 mg/100 g。本研究结果充分说明嗅觉可视化技术结合适合的多变量算法对鸡肉中TVB-N含量进行定量预测分析是可行的。\n 2.其次，本研究尝试利用高光谱图像技术结合多变量算法实现鸡肉中挥发性盐基氮的定量检测。通过主成分分析(PCA)和蚁群算法(ACO)比较地对鸡肉的高光谱图像进行降维处理，首先，利用两种方法分别选取5个波长作为特征波长，然后，再从这5幅特征波长图像中分别提取基于统计矩阵的6个纹理特征变量。因此每个鸡肉样本包含30个纹理特征变量，用于 BPANN预测模型建立。结果显示， ACO–BPANN模型对鸡肉TVB-N含量预测结果优于PCA-BPANN，预测集相关性系数(Rp)为0.7542，预测均方根误差(RMSEP)为6.3834 mg/100 g。高光谱图像技术结合适合的多变量算法对鸡肉中TVB-N含量进行定量预测分析是可行的。\n 3.最后，本研究尝试利用多信息融合技术结合多变量算法实现鸡肉中挥发性盐基氮的定量检测。在证明采用单一检测技术可行的基础上，研究进一步将两技术相融合综合检测鸡肉的新鲜度。实验利用嗅觉可视化技术和高光谱图像技术分别获取猪肉的气味信息和光谱图像信息，分别提取出36个颜色和30个纹理特征变量进行特征层数据融合，建立BPANN预测模型，结果表明，两种技术融合的模型要优于单一技术模型，而基于两技术融合的BPANN模型对鸡肉 TVB-N含量预测结果最佳，预测集相关性系数为0.8819，预测均方根误差为4.3137 mg/100 g。结果表明，采用融合技术模型检测鸡肉TVB-N是可行的，且较于单一技术模型的准确性和稳定性均有所提升。

关键词：鸡肉新鲜度蚁群算法无损检测多传感器数据融合挥发性盐基氮

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基于多传感器数据融合和模糊解耦的催青室温湿度控制系统设计

基于多传感器数据融合和模糊解耦的催青室温湿度控制系统设计

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作者：卢斌南昌大学

学位级别：硕士

蚕种催青是蚕桑产业的关键基础工程,是促使蚕卵胚子在合适的环境下发育并孵化成蚁蚕的技术过程。不同发育时期的蚕种对温湿度等条件的要求不同。因此,蚕种催青室温湿度的控制好坏决定了蚕种孵化率、孵化整齐、蚁体强健、茧质优良,直接... 详细信息

蚕种催青是蚕桑产业的关键基础工程,是促使蚕卵胚子在合适的环境下发育并孵化成蚁蚕的技术过程。不同发育时期的蚕种对温湿度等条件的要求不同。因此,蚕种催青室温湿度的控制好坏决定了蚕种孵化率、孵化整齐、蚁体强健、茧质优良,直接关系到蚕茧的产量和蚕桑产业的经济效益。本文首先介绍了蚕种催青过程的工艺规律和催青室温湿度控制的研究现状及发展趋势,阐述了催青过程中温湿度控制中存在的不足,重点分析了温湿度间的耦合关系。其次,针对催青室温、湿度之间耦合和分布不均匀等问题,本文采用多传感器数据融合和模糊解耦控制相结合的方法,即通过自适应加权融合算法对检测到的多点温、湿度数据进行融合处理,然后通过模糊补偿控制规则对温湿度调节设备的开启时间进行适当补偿,实现了温、湿度的解耦,提高了测量和控制的准确性,系统实际运行控制的效果满足工艺要求。根据催青室温湿度工艺及合同任务书要求,本文完成了集监控和管理功能于一体的温湿度控制系统的软硬件设计及开发。整个系统采用基于工控机和PLC的两级控制方式,基础控制级采用西门子S7-200系列PLC,主要完成催青室中多温湿度传感器数据的采集与融合处理,以及温湿度的模糊解耦控制；监控管理级选用研华IPC-610H工控机,实现了系统运行状态的监控、报警,数据的存储和查询,报表打印及蚕种销售管理等功能。最后,本文将温湿度集成传感器、集中采集信号的巡检仪、高稳定性的PLC和高可靠的工业控制计算机组成了蚕种催青过程成套控制设备,并完成了温湿度控制程序和上位机监控软件程序的编程实现。该蚕种催青控制系统获得了实用新型专利,上位机监控软件也获得了软件著作权。本文已取得的成果：实现了催青室温湿度更加准确的实时测量与控制,具有高可靠性和稳定性；完成了催青过程的管控一体化,满足了用户从控制到销售管理的功能需求。经运行表明,系统提高了蚕种孵化率,减轻了劳动强度,提高了蚕种催青质量和蚕桑生产的综合效益。

关键词：蚕种催青温、湿度控制多传感器数据融合模糊解耦

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生猪养殖环境多传感器数据融合算法研究

生猪养殖环境多传感器数据融合算法研究

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作者：钟旭湖南农业大学

学位级别：硕士

多传感器数据融合技术是研究对多源不确定信息进行综合处理及利用的理论和方法,能对来自多个信息源的信息进行多级别、多方面、多层次的处理。随着我国农业信息化进程的不断推进及数据融合技术的发展,在农业领域应用多传感器数据融合技... 详细信息

多传感器数据融合技术是研究对多源不确定信息进行综合处理及利用的理论和方法,能对来自多个信息源的信息进行多级别、多方面、多层次的处理。随着我国农业信息化进程的不断推进及数据融合技术的发展,在农业领域应用多传感器数据融合技术越来越受到重视。生猪在生长过程中对环境要求较高,若对生猪生长环境中各因子缺乏实时监测,可能导致猪舍中空气污染严重,进而影响生猪的健康。利用传感器对猪舍环境进行实时监测,有利于提高我省生猪养殖的信息化、科学化水平。但单个传感器读取到的数据可能由于传感器自身不稳定性、环境噪声的影响导致观测数据相对实际情况有偏差的情况,将多传感器数据融合技术应用到生猪养殖环境监测中,可在一定程度上提高监测准确度,减少误判的机率。本文主要研究内容包括如下几个方面：介绍了多传感器数据融合中的主要算法及国内外学者利用这些算法进行的数据融合应用研究。对常用的数据融合算法优缺点、适用范围等方面进行了对比,重点介绍了本文使用的融合方法：模糊集理论及DS证据理论的基本概念。提出了以生猪养殖环境监测为背景的两级多传感器数据融合模型。模型第一层对传感器进行有效性分析,再利用改进的最优融合集算法对数据进行预处理,排除不稳定传感器观测值对融合精度的影响。模型第二层利用模糊隶属度函数计算DS证据理论中的基本概率分配函数,并计算证据间支持程度作为权重分配给基本概率分配函数。改进了Jousselme证据距离公式,并引入改进后的公式,改进了DS证据理论中的冲突衡量因子k。对实验猪舍中温度、湿度、氨气浓度、二氧化碳浓度进行监测,利用本文的两级融合模型对监测数据进行融合,做出了对实验猪舍环境状况的判决,将本文算法实验结果与经典算法计算结果进行比较,融合结果概率累积体现得更为显著,实验结果达到预期目标,改进有一定优化效果。最后根据结果给出了相应的调控意见。

关键词：多传感器数据融合证据理论模糊集生猪养殖

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基于多传感器数据融合的大气巡检系统的设计与实现

基于多传感器数据融合的大气巡检系统的设计与实现

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作者：习航西安电子科技大学

学位级别：硕士

随着科技水平的不断提升,现代社会的工业和交通活动愈发频繁,导致雾霾、光化学烟雾等大气污染问题日益突出,给人们的身体健康和日常生活带来了严重影响。如何精准监测大气污染数据、科学评价污染等级并采取污染防治措施已经成为当今社... 详细信息

随着科技水平的不断提升,现代社会的工业和交通活动愈发频繁,导致雾霾、光化学烟雾等大气污染问题日益突出,给人们的身体健康和日常生活带来了严重影响。如何精准监测大气污染数据、科学评价污染等级并采取污染防治措施已经成为当今社会迫切需要解决的问题。传统大气监测主要通过站点监测或人工现场采样,但存在监测范围有限、人力资源浪费以及时效性不足等问题。物联网技术和无人机技术的迅速发展,为大气监测提供了新的解决方案,使用无人机搭载监测设备进行大气巡检,能够实现日常大气质量监测,并能对突发性污染事件及时响应。本文针对以上背景,设计并实现了一款基于多传感器数据融合的大气巡检系统,实现了对大气污染的实时数据采集、科学评价与监控预警。本文首先分析系统的总体需求,通过用例图介绍系统的功能性需求,并提出系统的非功能性需求。然后根据需求设计系统整体架构,按照功能将系统划分为数据接入模块、数据处理模块、数据存储模块、实时数据展示模块、污染物预警模块、历史数据检索模块和系统管理模块,并结合系统数据的特性设计系统存储方案。接着在系统需求分析和总体设计的基础上,对系统各个功能模块进行详细设计与实现。其中,为了实现监测数据高效稳定的接入,在数据接入模块中采用高性能框架Netty构建MQTT(Message Queuing Telemetry Transport)接入服务器,通过参数配置对Netty进行性能优化,并对不同传感器数据进行解析;为了有效处理监测数据存在的噪声问题以及对大气污染数据进行科学评价,在数据处理模块应用卡尔曼滤波算法对监测数据进行降噪处理,并提出一种基于多传感器数据融合的大气质量评价模型(F-DS)科学地计算空气质量等级;为了满足系统不同特性数据的存储需求,在数据存储模块中使用Redis缓存实时处理后的监测数据,确保数据的实时性。使用HBase对历史监测数据进行分布式存储,根据历史数据特性设计行键,并借助Kafka和Elasticsearch异步构建HBase二级索引,解决HBase非主键查询效率低下的问题;为了提供监测数据的服务能力,通过类图、流程图和时序图的方式设计实时数据展示模块、污染物预警模块、历史数据检索模块和系统管理模块。最后部署系统测试环境,根据需求分析设计测试用例,对大气巡检系统进行功能性测试和非功能性测试。并通过对比实验验证F-DS模型和本文HBase二级索引方案的优越性。测试结果表明,本文F-DS模型与常见模糊评价模型相比,precision,recall,F1-score均为第一,且F1-score最少提高了2.51%,最大提高了9.58%。本文二级索引方案的写入速度和查询速度相比原生HBase和Phoenix二级索引表现出色。系统最高支持3132台设备同时接入且接收数据最高丢包率为3（？）,数据处理最长时间为529ms,实时数据获取的最高延迟为137ms,简单查询历史数据且数据量小于100w的最长响应时间为347ms,复杂查询历史数据且数据量大于100w的最长响应时间为3.5s。系统所有功能模块运行正常,能够更科学的评价大气污染等级,并且性能符合预期要求,具有一定实用性。

关键词：大气巡检 MQTT Netty 多传感器数据融合 HBase Elasticsearch

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基于多传感器数据融合的多目标跟踪算法研究

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制造业自动化 2022年第7期44卷 95-97,101页

作者：高春艳卢建张明路孙凌宇河北工业大学天津300401

针对复杂环境下多传感器多目标跟踪问题,提出一种基于改进动态加权数据融合的UKF滤波多目标跟踪算法。该算法基于分布式融合结构,对于每个传感器得到的多个目标的观测信息,首先通过最近邻(Nearest Neighbor,NN)数据关联算法进行航迹关联... 详细信息

针对复杂环境下多传感器多目标跟踪问题,提出一种基于改进动态加权数据融合的UKF滤波多目标跟踪算法。该算法基于分布式融合结构,对于每个传感器得到的多个目标的观测信息,首先通过最近邻(Nearest Neighbor,NN)数据关联算法进行航迹关联;然后用无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman Filter,UKF)完成对多目标状态的估计,得到目标最新的运动轨迹;与此同时,综合多个传感器估计的目标轨迹,应用改进的动态加权数据融合算法,得到最终的目标轨迹。仿真结果表明,该算法能有效地发挥多传感器数据融合优势,准确地跟踪多个运动目标。与单传感器目标跟踪相比,多传感器数据融合后的目标跟踪精度提高20%以上。

关键词：多传感器数据融合多目标跟踪无迹卡尔曼滤波动态加权融合

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基于多传感器数据融合仿真系统的人机交互技术研究

基于多传感器数据融合仿真系统的人机交互技术研究

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作者：黄华武汉理工大学

学位级别：硕士

分布式信息处理、传感器技术、网络技术的发展推动了多传感器数据融合技术的发展,该技术目前已被广泛地应用于军事和民用的各个领域,在各个方面对人们的生产和生活起了积极的作用。目前多传感器数据融合技术的研究主要集中在融合算法上... 详细信息

分布式信息处理、传感器技术、网络技术的发展推动了多传感器数据融合技术的发展,该技术目前已被广泛地应用于军事和民用的各个领域,在各个方面对人们的生产和生活起了积极的作用。目前多传感器数据融合技术的研究主要集中在融合算法上,对该技术的人机交互研究有所不足。人机交互设计的目‘的在于使用户安全、有效地实现各种功能,其设计的好坏直接影响到系统能否得到很好的推广,因此多传感器数据融合仿真系统的人机交互研究具有重要的理论和现实意义。论文研究了在多传感器数据融合仿真系统这一特殊环境中的人机交互技术,主要研究工作有： (1)分析了多传感器数据融合仿真系统的具体需求,包括功能、性能、输入输出、数据管理以及安全性等方面的需求； (2)对一些经典的人机交互模型进行研究,分析经典模型的优势和不足之处,并结合多传感器数据融合仿真系统的具体需求,提出了面向任务的人机交互模型-PITA(Presentation-Interaction-Task Management-Application)模型,该模型将人机交互过程分成表现层、任务层、任务管理层和应用层； (3)分析PITA模型和MVC模型在结构上的异同,并将两者结合,提出了PITA-MVC实现模型； (4)基于PITA模型和PITA-MVC实现模型,研究了多传感器数据融合仿真系统的人机交互的设计方法,包括系统结构、系统的显示风格、系统之间的交互以及系统网络传输的设计； (5)实现了多传感器数据融合仿真系统,在系统中实现了三维仿真界面、提示界面、导航界面和系统界面；考虑到不同终端的异构性,采用了界面自适应技术,实现了系统在不同平台上的移植；实现了各种交互技术,包括双缓冲绘图技术、异或绘图技术、鹰眼技术等。论文研究工作表明,PITA模型适合多传感器数据融合仿真系统,能够满足系统在功能、性能、安全性和稳定性上的诸多要求。PITA模型支持对话独立性、界面自适应、应用的可移植性、任务的可控制性并能给用户及时的反馈。实现了多传感器数据融合仿真系统,并在系统中采用了多种人机交互技术。

关键词：人机交互 PITA PITA-MVC 多传感器数据融合

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基于惯导多传感器数据融合的室内定位系统研究

基于惯导多传感器数据融合的室内定位系统研究

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作者：黎杨电子科技大学

学位级别：硕士

基于室内位置的服务在如今社会中表现出了更加重要的意义,如可用于反恐救援、室内导航等场景。然而依靠纯粹惯性导航技术的室内定位由于其快速的误差累积,会导致定位迅速失效,无法满足现实需求。因此论文基于惯性导航技术,配合多传感器... 详细信息

基于室内位置的服务在如今社会中表现出了更加重要的意义,如可用于反恐救援、室内导航等场景。然而依靠纯粹惯性导航技术的室内定位由于其快速的误差累积,会导致定位迅速失效,无法满足现实需求。因此论文基于惯性导航技术,配合多传感器数据融合减少累积误差,来实现可靠有效的室内定位。论文详细描述了惯性导航系统基本理论,并对定位所使用的传感器件进行了功能原理与误差模型的相关介绍。文章基于卡尔曼滤波算法进行数据融合,对卡尔曼滤波的原理、推导过程以及算法执行流程进行了归纳阐述,并引出适用于本文非线性系统的扩展卡尔曼滤波器。随后论文针对行人轨迹推算中采用的零速更新方法,介绍了几类固定阈值零速检测法,并针对其弊端提出动态阈值零速检测,帮助实现多步态下的准确零速检测,进而提高轨迹推算的精度。此外,对于步伐期进入零速期期间由于误差估计不准确导致的轨迹毛刺现象,论文采用了一种步伐期平滑处理算法,减缓轨迹毛刺,促使重构轨迹更加平滑且符合实际。针对零速更新方法中存在的高度与航向长期漂移问题,论文随后提出融合多传感器数据辅助定位,以气压数据、地磁数据、直线行走与建筑走向识别为依据对定位系统进行了改进。基于气压数据判别上下楼动作,识别当前楼层,进而估算高度误差减少高度漂移;利用地磁数据解算航向作为参考航向,结合论文提出的磁畸形判别算法滤除受干扰的畸形地磁数据,得到有效参考航向,并以此估算系统当前航向误差,减少航向漂移;利用直线行走与建筑走向识别这一伪传感数据帮助获取参考航向,并与地磁数据结合共同参与解决航向长期漂移问题。最终经过多场景实验表明,本文室内定位系统实现了有效高精度的室内定位,闭合路径三维定位误差百分比达到0.39%。最后,基于Android平台,在已有算法的基础上,论文设计并实现了一款室内定位监测平台,给出了平台各部分功能的设计实现及其UI界面,实现了实时绘制行人定位轨迹。

关键词：室内定位惯性导航系统零速更新多传感器数据融合卡尔曼滤波

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基于多传感器数据融合的高速数控加工中心集成监控技术研究

基于多传感器数据融合的高速数控加工中心集成监控技术研究

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作者：董晗河北工业大学

学位级别：硕士

高速数控加工中心是国民经济支撑行业普遍应用的关键设备,为保障生产安全,实现加工效能,提高产品质量,拓展装备工艺,提出一种混合型高速CNC加工中心集成监控方法,采用多传感器数据融合技术,实现柔性化工艺系统及工作过程的在线监控。\n ... 详细信息

高速数控加工中心是国民经济支撑行业普遍应用的关键设备,为保障生产安全,实现加工效能,提高产品质量,拓展装备工艺,提出一种混合型高速CNC加工中心集成监控方法,采用多传感器数据融合技术,实现柔性化工艺系统及工作过程的在线监控。\n 针对高速数控加工中心的结构和工作特点,构建面向物理样机的多传感器监控系统及虚拟测试系统,给出多传感器特征筛选及数据融合方法及应用技术。给出了基于 ANSYS Workbench有限元分析的传感器安装位置确定方法,比较精准的确定传感器安装位置。解决了基于LabVIEW—MATLAB的在线数据快速处理及监控信息表征问题,结合神经网络模型,从影响加工条件的高速加工中心的动静态、热态等性能以及刀具磨损状态的传感器信号入手,完成集信号采集、信号处理、监控于一体的监控系统,从而实现了高速数控加工中心集成监控探索了一条新路。

关键词：高速数控加工中心集成监控技术多传感器数据融合信号处理神经网络模型

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基于预测和D-S证据理论的多传感器数据融合研究

基于预测和D-S证据理论的多传感器数据融合研究

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作者：张崇兴电子科技大学

学位级别：硕士

随着现代技术的不断发展和各种系统的集成度越来越高,单一的信息来源已经不能满足人们对数据信息的准确度和可靠性等方面的要求。这就需要利用多传感器相互协作的方式采集数据来降低测量的不确定性和增加数据的可信度。多传感器数据融... 详细信息

随着现代技术的不断发展和各种系统的集成度越来越高,单一的信息来源已经不能满足人们对数据信息的准确度和可靠性等方面的要求。这就需要利用多传感器相互协作的方式采集数据来降低测量的不确定性和增加数据的可信度。多传感器数据融合技术是国家重点推进的科研项目,如今已在军事,导航系统等领域得到了广泛应用,尤其是在智能温室控制方面。为准确判断智能温室的环境状况,本文使用多传感器信息融合技术来对环境信息进行综合,同时针对传感器受外界干扰采集数据包含不确定性信息等问题,提出了一种面向温室环境监测的两级数据融合模型并对一些关键技术展开研究。在二级数据融合模型的融合过程中,一级融合中心首先对同类传感器组数据的有效性进行甄别,并对存在的异常值进行修正,将修正后的同类数据进行加权平均得到融合结果。环境参数经局部融合中心优化后送入二级融合中心进行全局融合,从而准确的判断温室环境状况。在局部融合中心本文使用统计学中的箱线图划分传感器数据的异常值,然后使用径向基(Radial Basis Function,RBF)神经网络预测模型对异常值进行修正而不是简单剔除。为解决传统RBF神经网络训练方法容易陷入局部最优等缺点,设计了基于自适应步长和动态发现概率的改进的布谷鸟搜索算法(Cuckoo Search,CS)来对神经网络参数进行优化并建立预测模型。最后通过改进的加权平均算法计算出同质传感器的局部融合结果。通过对比实验验证改进CS-RBF神经网络模型性能更加准确。在全局融合中心本文设计了一种改进的D-S证据理论作为决策融合方法对异类数据进行融合。即运用模糊粗糙集合建立基本概率分配函数,并针对所生成的证据的冲突程度进行研究,设计了一种基于夹角余弦和引用距离函数重新分配焦元权重系数并构建置信矩阵来解决融合过程中可能出现的证据冲突问题。结果表明能很好地决策出结果,并根据决策准则对融合结果做出判断。

关键词：多传感器数据融合 CS-RBF神经网络算法 D-S证据理论

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快速原型平台设计及其在多传感器数据融合中的应用

快速原型平台设计及其在多传感器数据融合中的应用

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作者：樊奔哈尔滨工程大学

学位级别：硕士

快速原型设计是一种新出现的工程设计方法,其能够克服传统设计过程所固有的诸多问题,并已经广泛应用于航空、航天、汽车制造等领域。本文旨在设计一种能够实现快速原型设计方法的嵌入式平台,并将其应用于以实现移动机器人自主避障为背... 详细信息

快速原型设计是一种新出现的工程设计方法,其能够克服传统设计过程所固有的诸多问题,并已经广泛应用于航空、航天、汽车制造等领域。本文旨在设计一种能够实现快速原型设计方法的嵌入式平台,并将其应用于以实现移动机器人自主避障为背景的多传感器数据融合领域。分析快速原型设计方法相比较于传统工程设计方法的优势,并结合MATLAB的RTW组件分析其中最关键的代码自生成技术的主要功能和特点。开发能够实现快速原型设计方法的嵌入式DSP目标平台；设计移动机器人平台的相关硬件和软件,并针对两个平台间的通信接口和所传输的数据内容制定相关的通信协议。划分移动机器人的避障区域,建立移动机器人的运动模型,设计具有两级融合结构的移动机器人自主避障算法。其中,第一级融合结构设计基于量测融合方式的卡尔曼滤波算法用以提升相关传感器的测量性能,并利用规则产生式的方法实现对障碍物目标特征的提取。第二级融合结构则通过建立基于专家系统的决策推理规则库,根据所提取的障碍物目标特征通过查询相应的规则库,实现最终的决策级融合,并生成相应的控制指令。根据所设计的两级自主避障算法,在MATLAB的Simulink和Stateflow下建立移动机器人自主避障算法模型,研究基于量测融合方式的卡尔曼滤波算法的融合效果,并对其它相关模型进行仿真实验。仿真测试量测方式卡尔曼滤波融合算法的融合效果,并对测量噪声方差R对融合算法收敛速度和滤波性能的影响进行对比实验,最后对整个避障算法模型进行仿真。在进行算法仿真后,利用MATLAB下RTW的代码自动生成功能生成针对快速原型平台的嵌入式C代码,并进行移动机器人的实物自主避障实验。首先,通过对车载传感器的测试实验计算基于量测融合方式的卡尔曼滤波算法的相关参数,然后进行移动机器人自主避障实验,给出避障过程中的测量结果,并对比融合前后传感器的测量曲线,验证融合算法的实际融合效果。最后,对快速原型平台的自生成代码结构进行分析,并对平台的整体效能进行评价。

关键词：快速原型多传感器数据融合专家系统移动机器人 DSP

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