智能空間下基于改進數(shù)據(jù)融合樹的多服務協(xié)作優(yōu)化.pdf

1、隨著通訊和計算機技術的日益發(fā)展，人們生活質(zhì)量的不斷提高，在智能空間下實現(xiàn)家庭服務機器人與人更好的交互，依靠機器人自身的信息源和有限的檢測空間，在許多情況下難以滿足實際應用的需要?；谛畔⑷诤?、利用智能空間全方位多角度的環(huán)境感知來擴展機器人對環(huán)境的認知、辨識能力，已經(jīng)成為提高家庭服務機器人智能性的一個重要支撐手段。本文在實驗室所搭建的智能空間平臺下，研究如何充分利用環(huán)境中無處不在的數(shù)據(jù)資源實現(xiàn)多傳感器信息融合，進而協(xié)助機器人實現(xiàn)服務任務。

2、本文的工作主要分為以下幾部分:
　　(1)針對復雜場景下信息的多源性和異質(zhì)性特點，建立智能空間下具有繼承性和通用性的多服務協(xié)作優(yōu)化數(shù)據(jù)融合樹模型;基于各融合層的數(shù)據(jù)特點和服務種類，研究多傳感器信息預處理技術，選取并設計與之相適應的時空校準技術和融合算法，實現(xiàn)多源異構傳感器數(shù)據(jù)的多級別融合協(xié)作。
　　(2)在分布式數(shù)據(jù)融合樹下，研究無線傳感設備和分布式視覺的信息采集、預處理、特征表述及跟蹤定位方法，并基于獲得的多源異構場景和目

3、標姿態(tài)信息，提出多層次多傳感器多融合算法的目標跟蹤模型，解決了單一同質(zhì)傳感器目標跟蹤所遇到的跟丟或誤跟等問題，且能獲得較為準確的目標三維信息和跟蹤定位效果。
　　(3)針對機器人目標跟蹤問題，利用全局環(huán)境得到的目標位置，彌補了自身感知范圍相對狹窄的問題;并利用本體激光掃描目標人腿進行近鄰點聚類，以獲得準確的目標深度信息，保證機器人與目標保持舒適的距離;最后將量測信息在智能空間服務器或云端數(shù)據(jù)庫，用優(yōu)化的迭代擴展卡爾曼濾波算法進行多