一、避障传感器种类
用来采集运动时环境中障碍物信息的环境信息采集系统是自动避障系统的重要组成部分。全面、精确信息的获取，能够增强智能小车的自动避障性能，同时必须考虑信息处理的及时性和难易程度。视觉传感器、激光雷达测距传感器、红外测距传感器和超声波测距传感器等是主要的几种应用于智能小车自动避障的探测器。
1.超声波传感器
超声波测距传感器的工作机理是发射一定频率的信号，通过检测被物体反射、散射回来的信号，判断前方是否有物体3.超声波拥有比较好的传播方向性，能够沿直线传播，且穿透力比较强，能够得到相对集中的超声波能量。超声波频率的增加，导致其绕过障碍物能力不断减弱以及反射能力逐渐增强38.超声波测距传感器具有测距迅速、处理信息简单、控制实时、计算方便、价格低廉等特点，被广泛应用于智能小车测距、测速、定位和环境建模中。
1.1超声波测距原理
相位探测法、渡越时间探测法和声波幅值探测法是超声波的三种主要的测距方法
相位探测法，通过计算返回波与发射波间隔的相位来判断距离；声波幅值探测法，通过计算二者间相差的幅度，判断距离；渡越时间探测法，通过计算两者间的时间延误，判断距离。相位探测法测量精确度比较高，但是探测范围小。声波幅值探测法的探测精度受反射波的影响比较大。论文采用超声波测距最常用的方法一渡越时间探测法。下面主要介绍超声测距的渡越时间探测法原理。
渡越时间探测法，指的是超声波发生器往某个方向发射超声波，计时开始于发射的时间点，此后超声波沿直线传播，当超声波撞击到物体时就被反射回来，当超声波接收器接收到返回来的回波时计时停止42.超声波测距传感器与物体之间的距离d可以由公式（2.1）得出，其中℃为空气中超声波沿直线传播的速度，t为计时器所记录的时间。
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在实际环境中温度和湿度会对超声波的传播速度c造成影响，但是由于其变化很小，并不影响智能小车自动避障对测距的要求，所以设计中c取常值，即c=340m/s。图2.2为超声波完成测距过程的原理图
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1.2超声波传感器测距的优缺点
利用超声波测距传感器测距具有如下优点：
（1）环境适应能力强。与视觉传感器相比较，超声波传感器能够在亮度低、有灰尘，煤烟等不理想的环境下，保持良好的测距性能，确保及时无误地采集到距离信息，然后将数据发送到信息处理设备。
（2）对色彩、光照度不敏感。超声波测距传感器可识别玻璃，抛光体等能透过光线和表面粗糙的物体。
（3）与视觉传感器相比超声波传感器可以得到距离信息。视觉传感器只能检测到物体的存在，而不能检测到障碍物和智能小车之间的距离，超声波传感器在检测到有物体的同时也可以得到与物体的距离信息。
（4）探测速度快。虽然在空气中光速比声速快，但视觉传感器较超声波传感器而言并没有速度上的优势。由于视觉传感器采集到的图片信息还需要经过图像识别过程，这个过程需要比较长的时间，制约了智能小车采集信息的速度。
（5）和视觉传感器、激光测距仪相比，超声波传感器还具有构造简易、占空间小、价格便宜，数据处理简单可靠，不容易损坏等优点。
所以超声波测距传感器，易于小型化和集成化，这更适合智能小车微型化的要求。
当然，利用超声波测距传感器测距也不能避免以下缺点：
（1）抗干扰性差：超声波能量较强，因此多个超声波传感器一起使用会相互干扰。
即使只使用一个超声波传感器，仍存在受声波的反复反射而造成干扰误差。
（2）由于超声波的波束角比较大，对物体位置的检测不够准确。
（3）单个超声波传感器的稳定性不理想，近距离测距有盲区45。
（4）超声波测距只能检测障碍物的距离数据，无法得到障碍物的尺寸和形状等信息。
综上所述，超声波测距传感器广泛应用在智能小车自动避障、汽车倒车雷达测距，物位（液位）探测，超声波开关和安防监控等相关领域4.但是超声波测距传感器不适用于需要提供尺寸和形状的应用环境，多个超声波传感器不能同时同方向近距离使用。
2.红外测距传感器
红外测距传感器是利用红外线反射特性制成的测距传感器。红外线属于光波的一种，也有其特殊性，具有光波反射传输的物理性质。红外测距通过信号发射源发射信息并反馈回来得到距离信息。由于红外测距具有测量精确度高、速度快等优势，所以红外测距技术被广泛应用于智能小车自动避障、地形测量、坦克飞机等对打击物的测量、通信卫星测量等领域。
2.1红外测距传感器的原理
红外测距是利用三角测量原理实现测距的。图2.3为红外测距的原理图，首先红外发射器发射红外光束，发射的红外光速是成一定角度的，当红外光束碰到物体时，会被物体反射回来，CCD检测器能够检测到返回的光束，而获得偏移值，利用三角定理，可得到如公式（2.2）的几何关系式。
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其中，D为红外传感器到日标物体的距离，f为滤镜的焦距，L为偏移值，X为中心距，a表示发射角，c表示红外线在空气中的传播速度（c=3*108m/s），红外测距的原理如图2.3所示，
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由图23可知，当目标物体距离红外传感器D足够小时，偏移值L会非常的大，甚至大于CCD检测器的检测最大值。同样当D值很大时，L则很小。也就是说是否能够获得偏移值L的关键在于滤镜的焦距。
2.2红外测距传感器测距的优缺点
利用红外测距传感器测量距离具有的优点如下：
（1）抗干扰能力强。同时同方向使用多个红外传感器时不会相互干扰。
（2）测量精度高。红外测距传感器与超声波测距传感器相比，具有测量精度的优势。
（3）测距速度快。由于光速比声音在空气中传播的速度快，所以利用红外光线的反射原理制成的红外测距传感器比利用声波反射原理制成的超声波测距传感器测距，反应时间短。
（4）适用于长距离测距。由于红外线在空气中传播具有不扩散的性质，并且它在穿透物体时对折射率的影响不大，所以红外测距经常被用在距离较大的测量任务中。
（5）具有更强的发射和接收能力。因为自然界中只要温度高于绝对零度的物体都会反射红外线，所以利用红外反射原理制成的测距传感器发射和接收能力优越。
红外测距传感器测距的主要缺点是强光直射的环境会对测量精度造成影响。
3.激光雷达测距传感器
市面上有多种类型的激光传感器，从测距原理上大致可以分为四类：脉冲法，相位法，干涉法和三角法。其中前两种方法都是根据激光的飞行时间来换算为距离。干涉法是通过的相干光源产生的干涉现象中的干涉条纹数量来计算距离。三角法则是通过三角关系来计算距离。三角测距雷达的结构如下图2-7所示：
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式中的f和s己知，则可以通过像素点的位置来计算出该点的距离值q。
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上式对x求导，可以得到：
从上式可以得到，三角测距原理的激光雷达的测量噪声会随着测量距离的增加而增加，噪声水平与距离平方成正比。三角测距雷达的原理简单，成本低廉，但是测量精度会随着测量距离而降低，因此，三角测距原理的激光雷达适用于中短距离测量。市面上的低成本商用激光雷达多采用此方案。将三角测距的模块在一个平面中进行回转，就可以生成周围场景的平面扫描图。激光雷达实物图如图2-8所示。
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图2-8（a）基于三角测距原理的激光雷达测距范围多在20米以内，而（b）中的雷达测距范围可达100米甚至更远。前者的数据采样频率大约为4000Hz，后者的采样频率可达300000Hz。当然前者的售价也为大大低于后者。
4.相机
在使用相机之前，先要对相机进行标定。其目的是建立起世界坐标中，相机坐标系和图像坐标系这三者之间的转换关系。首先介绍相机坐标系与图像坐标系之间的关系。
像素坐标系是一个二维坐标系，其一般定义是以图像的左上角为原点O，水平向右为u轴正方向，垂直向下为y轴正方向。
图像坐标系是一个二维坐标系，其一般定义是以光轴和像平面的交点为原点O1，水平向右为x轴正方向，垂直向下为y轴正方向。单位为物理单位，比如：米。
相机坐标系是一个三维坐标系（Xc,Yc,Zc），其一般定义是以相机的光心为原点Oc, Zc轴和相机的光轴重合，Xc轴和Y。轴分别平行于图像坐标系的和v轴。
相机坐标系和像素坐标系如下图2-4（a）所示，像素坐标和图像坐标系的关系如下图2-4（b）所示：
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上图2-4中，（o,vo）为相机坐标系的Z轴和图像平面的交点，称为主点，以像素为单位。
在已知像素的物理尺寸后，可以建立起图像坐标系中的点和像素坐标系中的点的对应关系。图像坐标系下的点（x,y）变换到像素坐标系下（u,y）点的公式如下式（2-5）、（2-6）
所示。
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上式（2-5）中中，dx表示x轴方向上像素的物理尺寸，dy表示y轴方向上像素的物理尺寸。uo,Vo为主点的像素坐标将上式写作齐次形式可以得式C（2-7）
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相机坐标系下的点坐标和像素坐标系下的点的坐标变化关系称为相机内部参数。这个参数需要通过标定得到。考虑小孔成像模型，忽略畸变，通过相似三角形并进行一定的简化之后可以得到这样的齐次变换式，如式（2-8）所示，变换的示意图如图2-5所示。
上式中，f为镜头的焦距，（Xc,Yc,Zc）为相机坐标系下的一个三维点。
世界坐标系用于表示空间点的物理位置。可以通过一个旋转平移矩阵来表示世界坐标系和相机坐标系之间的位姿关系。这个旋转平移矩阵也称作相机外部参数。这个变换如图2-6所示。
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在得到旋转和平移矩阵之后即可将世界坐标系下的点坐标转换到像素坐标系中。转换式如式（2-9）所示。
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上式（2-9）中，K为相机内参矩阵，P为包含了内部参数和外部参数的投影矩阵。R为33的三维旋转矩阵，T为31的平移矩阵。
5.传感器的选择方案
为了给智能小车环境信息采集系统选择具体的测距传感器，对测距传感器提出下列要求：
（1）满足功能：即能够测距，且输入、输出接口符合Arduino要求。
（2）满足性能：即满足环境信息采集系统的性能指标要求。
（3）经济性：在功能和性能都满足的前提下，测距传感器的价格越低越好。
下面列举的是测距传感器的主要性能指标
（1）测量精度：由于布置在车头位置的测距传感器，容易受到智能小车运动的影响，所以要求精度为1.由于车体侧面发生碰撞的可能性比较小，所以布置在车体两侧的测距传感器精度要求为10mm即可。
（2）测量范围：两种传感器的最小测量值要求在0.5倍的安全距离（安全距离见3.2节）以内，即为0~150mm。
（3）工作温度，耐腐蚀性以及光亮度：传感器须满足智能小车工作环境的中温度，腐蚀度以及光亮度的要求。其中温度范围要求为0~50°，耐腐蚀性要求为适用于中性环境即可，亮度要求为适应环境光，智能小车运动中没有强光直射车头。
二、姿态传感器种类
飞行器若想平稳飞行，必须依靠姿态检测模块对其进行实时的姿态检测，将检测到的数据实时反馈给主控芯片，由主控芯片对其进行分析并实时调整飞行器各个旋翼的转速以使飞行器按正确的姿态平稳飞行。
常见的姿态检测器件有加速度计、陀螺仪、磁力计、超声波传感器、气压传感器以及GPS等；在当前的姿态检测研究当中，囊括了以上传感器的所有数据较是较为复杂的融合表示方法，这种方法可以获得飞行器较准确的飞行姿态；可是针对飞行器飞行系统的应用，这种复杂的基于多传感器数据融合算法会受到嵌入式平台运算能力的限制，所以我们需要选择一种轻量而且廉价的惯性测量单元（IMUU8））用来输出飞行器的姿态信息；本设计中采用只使用角速度和加速度两种传感器来做为姿态测量器件，其相关的知识和原理详见如下介绍。
1.加速度计
加速度计是一种用来测量加速力的传感器，加速力是在物体在加速过程中作用在物体上的力，例如地球引力，也就是重力；我们可以通过测量由重力引起的加速度，从而计算出设备相对于水平面的倾斜角度。
在三维立体空间中，利用重力和传感器的关系，可以分析得到如图3.5所示的三个姿态角p（pitch）、p（roll）、日（yaw）：X轴相对于地面的角度是p、是Y轴相对于地面的角度是φ、Z轴相对于重力的夹角是0。
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因此可以推导出：
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其中：
ax是重力在X轴方向产生的加速度
ay是重力在Y轴方向产生的加速度
az是重力在Z轴方向产生的加速度
2.陀螺仪
陀螺仪（角速度的传感器）是一种以角动量的守恒为工作原理的传感器，它是一个用于维持方向以及测量角度的设备，通常的陀螺仪分为Gimbal陀螺仪及MEMS陀螺仪两种类型。
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（1）Gimbal2型陀螺仪
如图3.4（A）所示的是传统的Gimba陀螺仪，其中在外面的三个环称作平衡环，而中间的是一个转子，它是在不停旋转的所以由于惯性的作用不会受到外界的影响，然而外面的三个环却会因为设备姿态的改变而跟着改变，这样就可以以此来检测所测物体的当前状态，陀螺仪里面的X、Y、Z三个轴就是外面的这三个环所在的轴；但是Gimbal陀螺仪有一个万向节锁24，即指当三个万向节中的两个轴发生重合的时候，会失去一个自由度的情况。为了消除这一个缺陷，一般的应用中就需要使用更多更昂贵的机械部件来进行协助补偿。
（b）MEMS陀螺仪
MEMS陀螺仪相比于体积较大的Gimbal陀螺仪有着更大的优势；如图3.4-B中的旋转盘，在直线0A上的两个点B和C，当磁盘顺时针旋转时，B位置的点会移动到C的位置，虽然这两个点的角度率是相同的，但是在C点的速度是比B点快，这说明存在一个作用力引起了这个速度的改变，而这个力被称为科里奥利力；MEMS陀螺仪的工作原理就是通过利用科里奥利力来对物体的角速度进行测量的。
（3）传感器选择
目前MEMS陀螺仪与加速度传感器由于其体积和价格上的优势，被广泛应用于电子设备中进行姿态检测，故本设计采用MEMS陀螺仪与加速度传感器，在选择传感器类型时需要综合考虑到器件的量程、灵敏度及供电电压，表3.1和表3.2列出了目前市场上主流的3轴MMS陀螺仪和加速度传感器。
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-d8Pjt8B1-1655011794622)(https://raw.githubusercontent.com/xkyvvv/blogpic3/main/img/202206112129481.png)]
通过上表参数，考虑到重量等各方面因素，本设计选取了加速度和角速度一体的MUP-6050芯片作为飞行器的姿态控制传感器。
本文采用的PU6500集成了三轴MEMS数字陀螺仪、数字加速度计，可以测量多旋翼无人飞行器运动状态下的三轴角速率®，0,0：、三轴加速度Q,a,a。陀螺仪测量的角速度数据动态响应速度快，长期使用时，存在较大的积分误差，因此，陀螺仪无法单独使用。加速度计是一种长期稳定的惯性器件。
解算姿态时，通过融合珈速度计与陀螺仪的数据，能够得到稳定的姿态角信息；计算速度和位置信息时，通过加速度计积分获得相应的速度与位置。
3.磁力计
三轴磁力计通过磁敏器件，获取地磁场在机体坐标系下的三维磁场矢量投影。通过磁力计对航向角解算时，无需进行积分运算，因此它是一种长期稳定的器件。
4.气压计
所采用的M$5611气压高度计可以获得高度信息。气压计通过测量大气压的值能够计算当前海拔高度。其中，气压与高度的关系如下所示：
式中，R代表大气温度下限值、g代表重力加速度，P，为当前高度测得的大气静压，T6P,h，代表当前大气压的大气温度下限值、大气压力和重力势高度，B为温度垂直变化率。通过上述公式，能够计算得到当前高度。
5.GPS
GPS能够测量三轴速度、经度、维度以及海拔高度。在开阔的户外环境中，GPS能够达到2.5米的位置定位精度（采用差分GPS甚至可达到厘米级的定位精度），速度测量精度能够达到约0.1m/s。然而，GPS的海拔高度以及竖直方向速度测量精度较低，且附近有遮挡物时，由于信号折射等原因，GPS的位置定位精度会大幅下降，但速度测量精度影响较小。
综上所述，陀螺仪测量得到的三轴角速度数据通过积分能够得到短时精度较高的姿态角。然而，随着时间的推移，由于陀螺仪传感器存在零偏、随机游走以及温漂等误差存在，导致了其长期姿态角解算精度较低。因此，本文将加速度计、磁力计传感器测量得到的数据与陀螺仪测量得到的数据进行融合，进行姿态解算，从而得到长期稳定的姿态角信息。另外，GP$虽然能够测量速度、位置信息，但其测量精度与工作环境相关，存在延时大，输出频率低，信号不稳定的问题。此外，气压计虽然能够检测海拔高度，但由于大气易受干扰，短时间内无法反映真实的海拔高度。综上所述，四旋翼飞行器所配置的每一个传感器都存在一定的局限性，单一的传感器测量数据都无法满足无人机的导航精度要求，因此，需要进行优势互补，以得到长期解算稳定，短期解算精度高的目的。
三、传感器数据融合
多传感器信息融合（Multi-sensor Information Fusion,MSIF），就是利用计算机技术将来自多传感器或多源的信息和数据，在一定的准则下加以自动分析和综合，以完成所需要的决策和估计而进行的信息处理过程。
1.多传感器融合几个概念
硬件同步、硬同步：使用同一种硬件同时发布触发采集命令，实现各传感器采集、测量的时间同步。做到同一时刻采集相同的信息。
软件同步：时间同步、空间同步。
时间同步、时间戳同步、软同步：通过统一的主机给各个传感器提供基准时间，各传感器根据已经校准后的各自时间为各自独立采集的数据加上时间戳信息，可以做到所有传感器时间戳同步，但由于各个传感器各自采集周期相互独立，无法保证同一时刻采集相同的信息。
空间同步： 将不同传感器坐标系的测量值转换到同一个坐标系中，其中激光传感器在高速移动的情况下需要考虑当前速度下的帧内位移校准。
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-bbSrqDKo-1655011794623)(https://raw.githubusercontent.com/xkyvvv/blogpic3/main/img/202206112305811.png)]
2.基本原理
多传感器融合基本原理就像人脑综合处理信息的过程一样，将各种传感器进行多层次、多空间的信息互补和优化组合处理，最终产生对观测环境的一致性解释。在这个过程中要充分利用多源数据进行合理支配与使用，而信息融合的最终目标则是基于各传感器获得的分离观测信息，通过对信息多级别、多方面组合导出更多有用信息。这不仅是利用了多个传感器相互协同操作的优势，而且也综合处理了其它信息源的数据来提高整个传感器系统的智能化。
具体来讲，多传感器数据融合原理如下：
（1）多个不同类型传感器（有源或无源）收集观测目标的数据；
（2）对传感器的输出数据（离散或连续的时间函数数据、输出矢量、成像数据或一个直接的属性说明）进行特征提取的变换，提取代表观测数据的特征矢量Yi；
（3）对特征矢量Yi进行模式识别处理（如聚类算法、自适应神经网络或其他能将特征矢量Yi变换成目标属性判决的统计模式识别法等），完成各传感器关于目标的说明；
（4）将各传感器关于目标的说明数据按同一目标进行分组，即关联；
（5）利用融合算法将目标的各传感器数据进行合成，得到该目标的一致性解释与描述。
3.多传感器的前融合与后融合技术
3.1后融合算法：
每个传感器各自独立处理生成的目标数据。
每个传感器都有自己独立的感知，比如激光雷达有激光雷达的感知，摄像头有摄像头的感知，毫米波雷达也会做出自己的感知。
当所有传感器完成目标数据生成后，再由主处理器进行数据融合。
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-Mtkwubmt-1655011794623)(https://raw.githubusercontent.com/xkyvvv/blogpic3/main/img/202206121323298.png)]
3.2前融合算法：
只有一个感知的算法。对融合后的多维综合数据进行感知。
在原始层把数据都融合在一起，融合好的数据就好比是一个Super传感器，而且这个传感器不仅有能力可以看到红外线，还有能力可以看到摄像头或者RGB，也有能力看到LiDAR的三维信息，就好比是一双超级眼睛。在这双超级眼睛上面，开发自己的感知算法，最后会输出一个结果层的物体。
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4.融合算法
对于多传感器系统而言，信息具有多样性和复杂性，因此对信息融合算法的基本要求是具有鲁棒性和并行处理能力。其他要求还有算法的运算速度和精度；与前续预处理系统和后续信息识别系统的接口性能；与不同技术和方法的协调能力；对信息样本的要求等。一般情况下，基于非线性的数学方法，如果具有容错性、自适应性、联想记忆和并行处理能力，则都可以用来作为融合方法。
多传感器数据融合的常用方法基本上可分为两大类：随机类和人工智能类。
4.1随机类
（1）加权平均法
信号级融合方法最简单直观的方法是加权平均法，将一组传感器提供的冗余信息进行加权平均，结果作为融合值。该方法是一种直接对数据源进行操作的方法。
（2）卡尔曼滤波法
主要用于融合低层次实时动态多传感器冗余数据。该方法用测量模型的统计特性递推，决定统计意义下的最优融合和数据估计。如果系统具有线性动力学模型，且系统与传感器的误差符合高斯白噪声模型，则卡尔曼滤波将为融合数据提供唯一统计意义下的最优估计。
卡尔曼滤波的递推特性使系统处理无需大量的数据存储和计算。但是采用单一的卡尔曼滤波器对多传感器组合系统进行数据统计时，存在很多严重问题，例如：① 在组合信息大量冗余情况下，计算量将以滤波器维数的三次方剧增，实时性难以满足。② 传感器子系统的增加使故障概率增加，在某一系统出现故障而没有来得及被检测出时，故障会污染整个系统，使可靠性降低。
（3）多贝叶斯估计法
将每一个传感器作为一个贝叶斯估计，把各单独物体的关联概率分布合成一个联合的后验概率分布函数，通过使联合分布函数的似然函数为最小，提供多传感器信息的最终融合值，融合信息与环境的一个先验模型以提供整个环境的一个特征描述。
（4）D-S证据推理法
该方法是贝叶斯推理的扩充，包含3个基本要点：基本概率赋值函数、信任函数和似然函数。
D-S方法的推理结构是自上而下的，分为三级：第一级为目标合成，其作用是把来自独立传感器的观测结果合成为一个总的输出结果（ID）；第二级为推断，其作用是获得传感器的观测结果并进行推断，将传感器观测结果扩展成目标报告。这种推理的基础是：一定的传感器报告以某种可信度在逻辑上会产生可信的某些目标报告；第三级为更新，各传感器一般都存在随机误差，因此在时间上充分独立地来自同一传感器的一组连续报告比任何单一报告更加可靠。所以在推理和多传感器合成之前，要先组合（更新）传感器的观测数据。
（5）产生式规则
采用符号表示目标特征和相应传感器信息之间的联系，与每一个规则相联系的置信因子表示它的不确定性程度。当在同一个逻辑推理过程中，2个或多个规则形成一个联合规则时，可以产生融合。应用产生式规则进行融合的主要问题是每个规则置信因子的定义与系统中其他规则的置信因子相关，如果系统中引入新的传感器，需要加入相应的附加规则。
4.2.AI类
（1）模糊逻辑推理
模糊逻辑是多值逻辑，通过指定一个0到1之间的实数表示真实度（相当于隐含算子的前提），允许将多个传感器信息融合过程中的不确定性直接表示在推理过程中。如果采用某种系统化的方法对融合过程中的不确定性进行推理建模，则可以产生一致性模糊推理。
与概率统计方法相比，逻辑推理存在许多优点，它在一定程度上克服了概率论所面临的问题，对信息的表示和处理更加接近人类的思维方式，一般比较适合于在高层次上的应用（如决策）。但是逻辑推理本身还不够成熟和系统化。此外由于逻辑推理对信息的描述存在很多的主观因素，所以信息的表示和处理缺乏客观性。
模糊集合理论对于数据融合的实际价值在于它外延到模糊逻辑，模糊逻辑是一种多值逻辑，隶属度可视为一个数据真值的不精确表示。在MSF过程中，存在的不确定性可以直接用模糊逻辑表示，然后使用多值逻辑推理，根据模糊集合理论的各种演算对各种命题进行合并，进而实现数据融合。
（2）人工神经网络法
神经网络具有很强的容错性以及自学习、自组织及自适应能力，能够模拟复杂的非线性映射。神经网络的这些特性和强大的非线性处理能力，恰好满足多传感器数据融合技术处理的要求。在多传感器系统中，各信息源所提供的环境信息都具有一定程度的不确定性，对这些不确定信息的融合过程实际上是一个不确定性推理过程。神经网络根据当前系统所接受的样本相似性确定分类标准，这种确定方法主要表现在网络的权值分布上，同时可以采用学习算法来获取知识，得到不确定性推理机制。利用神经网络的信号处理能力和自动推理功能，即实现了多传感器数据融合。
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四、避障常用算法
首先我们要区分避障算法和路径规划算法。在讲避障算法之前，我们假定机器人已经有了一个导航规划算法对自己的运动进行规划，并按照规划的路径行走。避障算法的任务就是在机器人执行正常行走任务的时候，由于传感器的输入感知到了障碍物的存在，实时地更新目标轨迹，绕过障碍物。
1.Bug算法
Bug算法应该是最简单的一种避障算法了，它的基本思想是在发现障碍后，围着检测到的障碍物轮廓行走，从而绕开它。Bug算法目前有很多变种， 比如Bug1算法，机器人首先完全地围绕物体，然后从距目标最短距离的点离开。Bug1算法的效率很低，但可以保证机器人达到目标。
自我介绍一下，小编13年上海交大毕业，曾经在小公司待过，也去过华为、OPPO等大厂，18年进入阿里一直到现在。
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