基于信息融合的机器人路径智能决策的研究  

Research of Robot's Intelligent Path Planning Decision Based on Information Fusion

作　　者：于建均[1] 孙永芳[1] 阮晓钢[1] 张英坤[1] 

机构地区：[1]北京工业大学电子信息与控制工程学院,北京100124

出　　处：《控制工程》2014年第6期990-994,共5页Control Engineering of China

基　　金：国家自然科学基金项目(61075110);北京市自然科学基金项目/北京市教育委员会科技计划重点项目(KZ201210005001);北京市自然科学基金项目(4102011);高等学校博士学科点专项科研基金资助课题(20101103110007)

摘　　要：基于机器人未知环境探索的智能行为,以先锋Pioneer3-DX移动机器人为对象,构建了基于多传感器信息融合的机器人智能行为系统以实现其路径规划行为。构建了一个双层信息融合路径规划智能行为系统,数据层融合采用基于联邦kalman滤波融合的信息融合方法,通过多传感器融合降低信息的不确定性,为机器人提供更可靠和更准确的环境信息;决策层融合采用模糊推理方法,根据数据层融合结果作为模糊控制器的输入,构建基于模糊推理的决策层融合模块,其设计思想是模仿人的智能行为进行决策,使其不仅决策出机器人的行走方向,同时决策出机器人的行走速度,实现了动态路径规划。基于Matlab的仿真实验,验证了方法的可行性。Based on the Pioneer3-DX mobile robot and behaviour of exploring the unknown environment, we build a robot intelligent be- havior system based on the multi-sensor information fusion for path planning. A two-level information filsion intelligent system is con- structed to path planning. Federal kalman filtering fusion method is adopted in data fusion level, which is used to decrease the uncer- tainty of information and provides a more accuracy environment for the robot; in the decision-making level of fusion, Fuzzy controller is adopted which takes the result of the data fusion level to achieve the control of the robot＇s speed and direction, thus the dynamic path planning is achieved. Simulations based on Matlab verify the feasibility of the method.

关 键 词：多传感器信息融合 路径规划 联邦kalman滤波 模糊控制 

分 类 号：TP242.6[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]