多传感器信息融合技术在机器人导航中的应用运用探讨

郭海龙1 赵楠2 谢青宝2

2内蒙古宝立科技有限公司010000

摘要：随着科技的不断发展，多传感器信息融合技术在机器人导航领域的应用已经愈发成熟。本文对多传感器信息融合技术的原理和方法进行分析，介绍了这项技术的特点，随后探讨了多传感器信息融合技术在不同环境下的应用方法，为进一步研究和应用提供参考。

关键词：多传感器；信息融合；机器人；

随着人工智能和机器人技术的快速发展，机器人导航已成为人们关注的热点领域之一。在复杂多变的环境中，机器人需要准确地感知周围环境并做出相应的决策，实现自主导航和任务执行。然而，单一的传感器往往难以满足导航过程中的各种需求，因此多传感器信息融合技术应运而生。该技术通过整合不同传感器获得的信息，提高了机器人导航系统的性能和可靠性。本文旨在探讨多传感器信息融合技术在机器人导航中的应用，分析其原理、方法以及在实际场景中的效果，为推动机器人导航技术的发展提供理论和实践支持。

一、多传感器信息融合技术特征

传感器作为一种检测工具，其核心功能是识别各类信号，在检测到特定信号后，将会根据信息的固有规律将其转换为特定的格式，并输出相应的信息。这些信息可能是电信号形式，也可能是传感器设备特定的信号模式[1]。利用传感器获取、处理、存储、传递、展示和控制信息，已经成为当代社会在信息获取和管理中的常用方式，并且在多个领域中得到了广泛应用。在现代社会中，信息技术持续发展。传感器也经历了一系列的技术更新。目前，智能技术已经成为当前时代发展的重要特征之一，而传感器作为智能系统的基础元件，其本身就是一个复杂的网络系统，因此在智能技术领域当中发挥着至关重要的作用。单独传感器只能识别单一的信息内容，将其应用在智能化系统中也只能生成单一的指令，这无法提供充足的智能化功能支撑。因此，在人工智能领域，常常要同时使用多种类型的传感器收集复杂的信息。在构建具备自我感知功能的神经网络时，需要将传感器的数据进行整合，因此目前在很多智能系统的设计中都采用多传感器融合技术来构建智能系统。基于大数据和云计算下的数据算法，可以实现多种信息的自动分析和融合，为人工智能系统提供正确的决策依据[2]。本质上，传感器信息融合技术融合了信息融合和神经网络技术，能够模仿人类在信息选择方面的行为，在获取多个信息时，可利用这些信息自动做出正确决策。

二、多传感器信息融合技术在机器人导航中的应用

（一）同步定位和地图构建

在机器人的导航系统设计中，一切都要以同步定位和地图系统创建为基础，即SLAM。该系统由激光SLAM和视觉SLAM两部分构成。前者利用激光束作为传感器采集三维信息，在测距精度、环境图像构建清晰度以及对光照影响的抵抗力等方面具有出色的效果。然而，该技术也面临一些挑战，例如因环境限制而导致的采样数据稀疏和定位误差等。目前，主要利用基于深度学习的混合算法来解决这些难题，该算法通过使用卷积神经网络对激光雷达进行训练，然后将其应用于移动机器人中实现室内地图构建以及路径规划[3]。视觉SLAM在语义感知上表现出色，但对光线较为敏感，将两种传感器结合可以实现高精度定位，弥补激光SLAM因点云的稀疏性所出现的定位精确度不足问题。机器人在运行之前，会生成运行环境的模拟地图。针对基于激光测距技术的建图方式无法实现三维建模等问题，可采用激光雷达与相机相结合的局部地图构建算法。通过坐标转换将这两种信息有效地整合在一起，准确获取全局环境中的障碍物、目标以及机器人目前所处的空间位置。实验证明，采用基于深度学习算法的三维建模与多传感器融合技术，可以快速建立高精度且完整的全局地图，并且能够使机器人对周围环境的感知变得更为敏感，提高机器人导航的精准度。

（二）路径规划

机器人利用现有的地形信息来规划导航路径，这种路径规划方式称为地图更新法。机器人按照预设路径前进一定距离后，会利用在此期间采集到的环境信息更新地图，以更新后的全局地图为依据，对导航路径做出调整。在这个过程中，机器人要不断地对新采集的数据进行处理生成新的栅格图，直到抵达预定目标。路径匹配法的核心是利用已有数据构建导航路径[4]。依据当前规划任务生成的路径数据和环境信息，对比路径库生成的路径，生成最优路径，这种方法可以有效地克服以往算法在处理多约束条件下的问题时所遇到的困难。

在已知的环境下，全局路径规划的设计准则是生成最优路径。目前针对这一问题已经出现了多种解决方案，例如可视图法、切线图法拓扑法等技术。在部分已知或未知的环境下，基于传感器的机器人路径规划可采用人工势场法、模糊逻辑算法、遗传算法和人工神经网络等方法。遗传算法是通过编码路径并将其作为操作目标，呈现出了全局收敛能力、隐并型搜索模式、出色的鲁棒性以及广泛的适应性，能够快速生成兼顾精准度和安全性的最优路径。

（三）多传感器精准定位

尽管激光雷达与相机相结合的局部地图构建算法能够获取到精确的地图数据，但在特定环境或大型场景的定位中，仍然难以完全避免误差的形成。RFID传感器能够获取机器人在环境中的基本信息，这弥补了SLAM传感器融合的缺陷。因此，将RFID传感器与SLAM传感器相结合，利用SLAM传感器提供的局部位置信息对目标进行初步识别并计算出距离值，再利用传感器之间的信息互补提升系统整体性能。除此之外，传感器生成的冗余数据也能提高系统运行的鲁棒性。在RFID、激光雷达和相机的深度整合下生成的多传感器精确定位系统，具有定位精度高、实时性强等优点，配备了RFID读取设备、RFID天线、激光雷达以及摄像机。机器人在行进前，生成场景布置信息，并在环境中设置用于存储位置和运动状态信息的RFID标签，利用激光扫描技术得到环境中目标物距离障碍物之间的关系，然后根据该关系计算出机器人到达下一个障碍点所需的时间间隔[5]。基于SLAM生成的局部地图，在激光雷达和相机的协助下，实现点云数据与图像数据的有机结合，生成精确度更高、参数更全面的全局地图信息。在导航过程中，机器人配备的RFID读取设备可识别环境中放置的RFID标签，实时反馈机器人当前的位置信息和运动状态情况。接下来，SLAM传感器将持续采集机器人周围环境的特征数据，将这些数据与SLAM生成的全局地图进行比较，形成机器人在该时刻的精确位置信息。当接近目标位置时，利用RFID与SLAM的共同作用达到精确的定位效果。

例如在物流行业的自动机器人中，使用了基于RFID和SLAM传感器的自动导航技术，通过机器人携带的摄像头扫描地面的RFID标签，解析标签信息获取当前的位置，在通过调度系统导航指令，生成机器人的行进路线，沿着导航路径中二维码标签位置行进，最终抵达导航目的地。这种导航方式通常与惯性导航相结合，实现精准定位与导航。

结束语

多传感器信息融合技术在机器人导航中的应用，已经展现出其巨大的潜力和广泛的前景。随着技术的不断进步和创新，这一领域将会取得更加令人瞩目的成果。未来的研究方向可能包括进一步提高融合算法的准确性和效率，探索新型传感器的集成，以及开发更加智能和自适应的导航系统，为机器人导航带来更高的可靠性和灵活性，使其在各种复杂环境中都能够实现精确、稳定和安全的运行。

参考文献

[1]李忠利,马理想,韩冲,王帅.多传感器融合的割草机器人障碍物检测方法[J].江苏大学学报(自然科学版),2024,45(02):160-166.   

[2]陈宁.基于工业传感器信息融合的矿井巡检机器人越障动作稳定控制[J].机械与电子,2023,41(06):60-65.   

[3]王正家,吴顺尧,何涛,王若.自由空间中的机器人自主避障方法研究[J].传感器与微系统,2023,42(06):54-57.   

[4] 常列,常淼.基于多传感器信息融合的海底测绘机器人导航系统设计[J].自动化与仪表,2023,38(03):35-39.   

[5]田亚娟,付大平,伍世辉.多传感器信息融合技术在机器人中的应用研究[J].自动化与仪表,2023,38(02):51-53+75.