【精品】移动机器人空间定位技术综述
《基于多传感器融合的移动机器人定位系统研究》
《基于多传感器融合的移动机器人定位系统研究》一、引言随着科技的发展，移动机器人技术在工业、医疗、服务等多个领域得到广泛应用。
准确的定位技术是实现移动机器人自主导航、完成任务的关键。
传统单一的传感器在复杂环境下难以实现精准定位，因此，基于多传感器融合的移动机器人定位系统成为当前研究的热点。
本文将深入探讨基于多传感器融合的移动机器人定位系统的研究与应用。
二、多传感器融合技术概述多传感器融合技术是将多种传感器的数据通过一定的算法进行融合，以获得更加准确、全面的信息。
在移动机器人定位系统中，常见的传感器包括激光雷达、摄像头、惯性测量单元（IMU）、轮速传感器等。
这些传感器在不同的环境中具有不同的优势和局限性，通过多传感器融合技术可以互相弥补，提高定位的准确性和鲁棒性。
三、多传感器融合定位系统的组成与原理（一）系统组成多传感器融合定位系统主要由传感器模块、数据处理模块和定位算法模块组成。
传感器模块包括激光雷达、摄像头、IMU等，用于获取环境信息和机器人自身的运动信息。
数据处理模块负责对传感器数据进行预处理和特征提取。
定位算法模块则根据融合后的数据，采用合适的算法进行定位。
（二）工作原理多传感器融合定位系统的工作原理是：首先，各种传感器获取环境信息和机器人自身的运动信息。
然后，数据处理模块对传感器数据进行预处理和特征提取，包括去除噪声、校正畸变等。
接着，定位算法模块采用合适的算法对融合后的数据进行处理，得到机器人的位置和姿态信息。
最后，将定位结果输出给移动机器人的控制系统，实现自主导航。
四、多传感器融合技术在移动机器人定位中的应用（一）激光雷达与摄像头的融合激光雷达和摄像头是移动机器人定位中常用的两种传感器。
激光雷达可以获取环境的三维信息，具有较高的测量精度和距离分辨率；而摄像头则可以获取环境的颜色、纹理等视觉信息。
通过将激光雷达和摄像头的数据进行融合，可以实现更加准确的物体识别和障碍物检测，提高机器人的定位精度和鲁棒性。
空间定位技术详解
空间定位技术详解在现代社会中，我们经常会使用到各种各样的定位技术来确定事物的位置和方向。
其中，空间定位技术是一种非常重要且广泛应用的技术，它可以帮助我们准确定位到目标的具体位置，为我们的生活带来诸多便利。
空间定位技术主要包括全球定位系统（GPS）、北斗导航系统、伽利略导航系统、地基增强定位系统以及室内定位系统等。
这些技术的共同特点是利用一定的传感器和信号来获取目标的位置信息，并通过算法处理后将其展示出来。
其中，全球定位系统（GPS）是最为人熟知且广泛应用的一种空间定位技术。
GPS系统由一组卫星、地面控制站和用户终端组成，通过接收卫星发射的信号，计算信号传播的时间来确定目标的位置。
凭借其全球覆盖、高精度和可信赖性，GPS已广泛应用于车载导航、航空导航、探险活动等领域，为人们提供了精准的定位服务。
与GPS相类似的是中国自主研发的北斗导航系统。
北斗导航系统由一组卫星、地面控制站和用户终端组成，可以为用户提供全球导航、定位和授时服务。
北斗系统的特点是在全球范围内都具备定位服务能力，特别是在亚太地区的精度更高。
北斗导航系统的问世，既提升了我国在定位技术领域的地位，也为我国的经济社会发展提供了强有力的支撑。
此外，伽利略导航系统是由欧盟独立研发的一种空间定位技术。
伽利略系统主要依靠一组卫星网络进行定位，能够为全球用户提供高精度和可靠的定位服务。
伽利略系统的特点是其定位精度更高、对用户的服务质量要求也更高。
伽利略导航系统的出现，填补了欧洲在空间定位技术领域的空白，也为欧洲的经济发展和科技进步做出了重要贡献。
除了全球性的导航系统，地基增强定位系统也是一种重要的空间定位技术。
地基增强定位系统利用地面上的基站来发送辅助信息，通过接收和分析这些信息，用户能够获得更高的定位精度。
这个技术在城市环境中尤为重要，因为城市中高楼大厦等建筑物会阻碍卫星信号的传播，从而降低了定位的精度。
此外，室内定位系统是近年来兴起的一种定位技术。
室内移动机器人导航中信息获取方法研究综述
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摘 要 ：应 用 传 感器 感知 环 境 信 息实 现 室 内移 动 机 器人 导航 是 自主 移 动 机 器 人 最 基 本 、也 是 最 关 键 的方 法 。本 文 对 室 内移 动 机 器 人 导 航 所 采 取 的信 息 获 取 方 法 进 行 了 综述 ，分 析 比较 了各 国 研 究 人 员 为 实现 室 内 自主 移 动 机 器 人 导 航 所 采 用 的 各 种 不 同 的信 息 获 取 方 法 及 多 传 感 器 融 合 算 法 。并 总 结 了 各 种 方 法 的优 缺 点 。 探 讨 了现 有 的信 息获 取 方 法 的存 在 的难 点 问题 ， 并 提 出 了 该研 究 的 发展 方 向 。 关键 词 ：信 息 获 取 ；导 航 ； 多 传 感 器 ； 信 息 融 合
应 用 传感 器 感 知 的信 息来 实现 可 靠 的 导航 是 自
主 移 动机 器 人 最 基 本 、最 重 要 的 功 能 之 一 ， 也 是 移 动 机 器 人 实 现 自主 移 动 的 核 心 技 术 ， 是 机 器 人 研 究 领 域 的重 点 和 难 点 问题 。 研 究 人 员跟 据 所 应 用 的 传 感 器 技 术 ，对 了机 器 人 的导 航 方 法 进 了长 期 、深 入 的研 究 ， 取 得 了许 多 理 论 性 和应 用 性 的成 果 。
和定位 。为了获得机器 人的位姿和 环境地 图，机 器人
必 须 具 备 能 够 感 知 外 部 世 界 的相 关 传 感 器 。 根 据 自主 移 动 机 器 人 在 导 航 采 用 的 传 感 器 信 息 获 取 方 法 分 为 两
号 ，经 目标反射后被接收系统收集，通过测量反射
运 行 时 间而 确 定 目标 的距 离 。利用 激 光 测距 仪 进 行 穆 机 器 人 自主 导航 的有 很 多 。Ｌ ｖｎ ｅ Ｔｍ ｓ ｅ ｅ ｔ ａ ａ 等人 在 柳 人 上 安装 激 光 测距 仪 来 实现 导 航 ， 实验 证 明其 扫 描线 叠超过５％ ０ ，能 实 现 精 确 定 位 。Ｊ ｎ ｆ Ｉ用 激 光 传 Ｊ ｅｓｅｔ
机器人路径规划技术综述
机器人路径规划技术综述随着科技快速发展，机器人逐渐成为人们日常生活中的一部分。
而机器人的核心之一便是路径规划技术。
路径规划即是让机器人可自主地选择一条可靠的路径从起点走到终点。
本文将会综述机器人路径规划技术的发展，实现方法及其在不同领域的应用。
1.路径规划技术的发展1.1 传统路径规划方法在传统路径规划方法中，机器人的探索方法是通过传感器进行实时感知和数据收集，从而生成一个局部地图。
此地图表示机器人当前所在的环境，机器人通过与局部地图进行匹配，从而寻找到一个可用的路径。
传统路径规划方法一般采用的是基于格子表示法的A*规划算法。
A*算法的优点在于快速并高效地找到最短路径，但相应的局限也十分明显，即不能容忍动态环境。
1.2 基于机器学习的路径规划针对传统方法局限性，新兴的机器学习路径规划技术应运而生。
事实上，基于机器学习的路径规划还是建立在传统路径规划方法的基础上，其核心思想是通过机器学习的方式去预测机器人在某地图上的运动行为。
在这种技术的驱动下，机器人可以快速地学习探索新环境，并用这些新数据去更新自己的运动模型，使模型逐渐变得更加精准。
2.路径规划技术的实现方法2.1 定位技术实现路径规划技术需要拉起正确的定位技术。
目前，常见的定位方案包括：惯性导航、序列结构光、实时定位和建图（SLAM）等。
因不同定位方案在不同场景中的表现有所千差万别，因此选择一种合适的定位方案对于路径规划也至关重要。
2.2 地图与数据预处理机器人实现路径规划还要有一份预处理好的地图。
预处理中可能需要考虑诸如不确定环境因素、基础数据源的不可靠性等问题。
此外，数据的预处理也涉及到了有效性和占用空间的平衡，需要考虑的因素非常丰富。
2.3 路径规划算法就算整个环境的建模已经完成并且无论如何得到了定位，机器人路径规划仍然需要一种算法来决定如何根据运动能力到达目标。
目前有许多常见的路径规划算法，如Dijstra和A*等，各个算法的不同在于选取最优节点的方式。
移动机器人概述与关键技术
移动机器人概述与关键技术1 移动机器人概述 (1)2 移动机器人的关键技术 (2)1 移动机器人概述20世纪60年代末期，斯坦福研究院的Nilsson设计了一个移动机器人，目的是为了研究应用人工智能技术，在复杂环境下机器人系统的自主推理、规划和控制，这是机器人向智能化发展的一个新的开始。
伴随着社会和科学技术的迅速发展，机器人的应用越来越广泛，几乎渗透工业、农业、军事、医疗等各个领域，具有智能特性的移动机器人能更好地帮助人们从枯燥、单调、危险的工作中解脱出来。
机器人技术的飞速发展，各种类型的机器人相继问世与广泛应用，机器人已经逐渐成为人类的好朋友，同时这也引来了越来越多国际学者的关注。
移动机器人是机器人的一个重要分支，是一种在复杂的环境下工作的具有自规划、自组织、自适应能力的机器人。
更确切地说，移动机器人是一种由传感器、遥控操作器和自动控制的移动载体组成的机器人系统，具有移动功能，能代替人从事危险、恶劣（如辐射、有毒等）及人所不及的（如宇宙空间、水下等）环境作业，比一般机器人有更大的机动性、灵活性。
随着技术的发展，很多移动机器人即将进入我们的生活。
在进入21世纪以后，已经有超过6家公司发布了家用洗尘机器人，Sony公司的AIBO机器狗更是以超过1万人民币的售价在全世界范围内卖出了上万只，这无疑给机器人市场注入了一只强心剂，同时促使了很多公司去开发更高级的机器人，包括类人机器人。
日本本田公司的Asimo和Sony公司的Qrio无疑是此中翘楚。
看到了日本在这方面的成就，连美国NASA的机器人专家也不得不重新审视自己当初放弃类人机器人开发得决策是否正确。
在家用市场得到充分发展得同时，工业用自动引导移动机器人（AGV）也得到了飞速发展，在拥有了视觉和激光扫描传感器之后，AGV 已经被提高到了一个新的高度了，将来工业用AGV将不在只能延着固定路线走了。
毫无疑问，移动机器人发展的一个转折期就要来临。
2 移动机器人的关键技术移动机器人的关键技术主要包括：导航、定位、路径规划以及多传感器信息融合等方面。
数据驱动的移动机器人鲁棒高效定位
对提取的特征进行变换，以便更好地适应 模型训练和优化。
鲁棒模型构建与优化
利用训练数据集对模型进行训练， 优化模型参数以提高性能。
根据评估结果对模型进行调整，如 调整模型参数、增加或减少特征等 ，以提高定位精度和鲁棒性。
模型选择
模型训练
模型评估
模型调整
选择适合的机器学习或深度学习模 型，如随机森林、支持向量机、神 经网络等。
结果分析
根据实验结果分析算法的性能指标，如 定位精度、鲁棒性、实时性等，并对算 法进行优化调整。
04
基于数据驱动的高效定位 算法
算法设计思路与目标
思路
数据驱动的定位算法利用历史数据和机器学习技术对机器人定位，以鲁棒性 和高效性为目标。
目标
通过设计高效的数据驱动定位算法，提高机器人在复杂环境中的定位精度和 鲁棒性，同时降低计算资源和能源消耗。
05
总结与展望
研究成果与贡献
提出了一种基于数据驱动的移动机器人鲁棒高效定位方法，能够有效地提高定位 精度和鲁棒性。
通过实验验证，所提出的方法在各种复杂环境下均能实现较好的定位效果，为解 决移动机器人定位问题提供了一种新的思路和方法。
与现有方法相比，所提出的方法具有更高的定位效率和鲁棒性，同时能够自适应 地处理各种复杂的动态环境。
境信息。
因此，需要研究一种鲁棒且高效的定位方法 ，以提高移动机器人的性能。
基于激光雷达（LiDAR）的定位方法是目前 最常用的方法之一，它通过测量机器人与周 围物体之间的距离来实现定位。
尽管这些方法都有一定的效果，但它们都存 在一些挑战，例如对环境变化的适应性、计 算资源的消耗等。
研究目标与内容
研究目标
实时性
室内自主式移动机器人定位方法
胡 劲 草
一
、
引 言
自主式移动机 器人（ ｔｎ ｍｏ ｓ ｂｌ Ｒ ｂ ｔ的一个基 本功能是 可以自我确 定 自身在环 境中的位 置（ Ａｕｏ ｏ ｕ Ｍｏ ｉ ｏ ｏ ） ｅ 定 位） 。这就 使得 ＡＭＲ 无 论是在结构化或 非结构化环 境中都可 以确定 自身与周 围环境 的位置关 系 ，根据 任务 做 出正确 决策和路径选择 因此定位 技术对 ＡＭＲ实现 自主功能 是必不可少 的。
控制 、基于活 动单眼定位 的移动 机器人 、空间机器 人 自主定位 定 向方法 、基 于激光 雷达 的 自 移动机器人 、 主
基 于超 声定 位的室 内 自主移动机 器人 。
三、室 内自主式移 动机 器人的基本控制结构
传蒜藤饿界 ２ ０． ０６ ◆
维普资讯
维普资讯
摘 要 ：定位是确定机 器人在其工作 环境 中所处位 置的过程 。应用各种传 感器感知信 息实现 可靠的定位是 自主式移动机器人最 基本 、也是最 重要的一项功 能之 一。本 文 室内 自主式移 动机 器人的 定位 技术进行 了综述 ，介绍 了当前 自主式移动机器人 定位方法 的研究现状 。同时 ， 国内外具有 典型性 的研究方法 进 行 了较详细的介绍 ，并重点提 出了几种 室内自 主式移动机器 人通用的 定位方法 ， 其中的 地图构造 、位 姿 估计 方法进行 了详 细介绍 最后 ，论 述了自主 式移动机器人 定位系 统与地图构造 中所面 临的主要问题 及 其解 决方法并指 出了该领域今 后的研究方 向 。 关键 词 ：室内 自主 式移动机器人 ；传感器 ；定位 ；地 图构 造 ；位 姿估计 中 图分 类号 ：Ｔ ２２ Ｐ ４ 文 献标 识码 ：Ａ 文章 编号 ：１０ － ８ Ｘ２０ ）１ ００ － ０ ５ ６ ８３ （ ６１－ ０６ ００ ０ ０
机器人导航系统知识要点梳理
机器人导航系统知识要点梳理机器人导航系统是指利用机器人自主感知和决策能力，实现在未知环境中自主导航和路径规划的系统。
它是机器人领域的核心技术之一，广泛应用于自动驾驶、无人机、智能家居等领域。
本文将对机器人导航系统的关键要点进行梳理。
一、导航技术1. 定位技术定位技术是机器人导航系统中的基础，包括传感器感知、地标识别、地图构建等技术。
目前常用的定位技术包括全球定位系统（GPS）、惯性导航系统（INS）和视觉定位等。
2. 地图构建技术地图构建技术是将环境中的空间信息转化为机器人能够理解的形式，为机器人导航提供基础数据。
地图可以通过激光雷达、摄像头等传感器实时生成，也可以由先验地图进行更新和维护。
3. 路径规划技术路径规划技术是指根据机器人当前所处的位置和导航目标，选择最优的路径进行导航。
常用的路径规划算法包括A*算法、Dijkstra算法和深度优先搜索等。
机器人在规划路径时需要考虑避障、可行性和效率等因素。
二、传感器技术1. 激光雷达激光雷达是机器人导航系统中常用的传感器之一。
它通过发射激光束并接收反射的激光束来获取环境中的障碍物信息，实现对环境的感知和地图构建。
2. 摄像头摄像头可以通过图像处理技术获取环境的视觉信息。
在机器人导航系统中，摄像头广泛应用于地标识别、目标检测和实时图像处理等任务。
3. 超声波传感器超声波传感器可以测量距离，用于检测机器人周围的障碍物。
它主要用于近距离的避障和定位。
三、导航算法1. 全局路径规划算法全局路径规划算法是在机器人初始位置和目标位置之间进行路径规划的算法。
它可以找到最短路径或者最优路径，但计算量较大。
常用的算法有A*算法、Dijkstra算法等。
2. 局部路径规划算法局部路径规划算法是在机器人运动过程中根据环境变化进行路径规划的算法，主要用于避障和动态障碍物的处理。
常用的算法有基于速度障碍物（VO）的方法和人工势场法等。
3. 自适应路径规划算法自适应路径规划算法是根据机器人实时感知到的环境信息进行路径规划的算法。
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一、移动机器人的分类 ......................... 错误!未指定书签。 二、移动机器人技术的主要研究方向 ............. 错误!未指定书签。 2.1动机器人的坐标定位 .................... 错误!未指定书签。 2。2仿生学和类人机器人机构与能源方面的研究 错误!未指定书签。 2。3网络机器人 ........................................... 错误!未指定书签。 2。4多机器人系统 ....................................... 错误!未指定书签。 2.5特种机器人 .............................................. 错误!未指定书签。 2.6多传感器信息融合方面的研究 .............. 错误!未指定书签。 三、移动机器人常用的定位技术 ...................... 错误!未指定书签。 3。1基于航迹推算的定位技术 ................... 错误!未指定书签。 3.2基于信号灯的定位方法 .......................... 错误!未指定书签。 3。3基于地图的定位方法 ........................... 错误!未指定书签。 3。4基于路标的定位方法 ........................... 错误!未指定书签。 3。5基于视觉的定位方法 ........................... 错误!未指定书签。 3。6移动机器人听觉定位技术 ................... 错误!未指定书签。 结束语 ......................................................................... 错误!未指定书签。 参考文献 ..................................................................... 错误!未指定书签。 资料内容仅供您学习参考，如有不当之处，请联系改正或者删除 1 / 13 引言： 移动机器人的研究始于60年代末期。斯坦福研究院（SRI)的NilsNilssen和CharlesRosen等人，在1966年至1972年中研造出了取名Shakey的自主移动机器人.目的是研究应用人工智能技术，在复杂环境下机器人系统的自主推理、规划和控制。与此同时,最早的操作式步行机器人也研制成功，从而开始了机器人步行机构方面的研究，以解决机器人在不平整地域内的运动问题，设计并研制出了多足步行机器人。其中最著名是名为GeneralElectricQuadruped的步行机器人。70年代末,随着计算机的应用和传感技术的发展，移动机器人研究又出现了新的高潮.特别是在80年代中期，设计和制造机器人的浪潮席卷全世界。一大批世界著名的公司开始研制移动机器人平台，这些移动机器人主要作为大学实验室及研究机构的移动机器人实验平台，从而促进了移动机器人学多种研究方向的出现。90年代以来,以研制高水平的环境信息传感器和信息处理技术，高适应性的移动机器人控制技术，真实环境下的规划技术为标志,开展了移动机器人更高层次的研究. 移动机器人在运动过程中要碰到并且解决如下三个问题:（1）我(机器人）现在何处？（2）我要往何处走?(3)我要如何到达该处?其中第一个问题是其导航系统总的定位及其跟踪问题，第二、三个是导航系统的路径规划问题。移动机器人定位技术的任务就是解决上面的第一个问题。现有的移动机器人定位传感器种类很多，如里程计、陀螺、罗盘、摄像头、激光雷达等.而大多数的移动机器人安装了不只一种用于定位的传感器。
一、移动机器人的分类 移动机器人从工作环境来分，可分为室内移动机器人和室外移动机器人；按移动方式来分:轮式移动机器人、步行移动机器人、蛇形机器人、履带式移动机器人、爬行机器人等；按控制体系结构来分:功能式(水平式）结构机器人、行为式（垂直式）结构机器人和混合式机器人;按功能和用途来分：医疗机器人、军用机器人、助残机器人、清洁机器人等.按作业空间来分：陆地移动机器人、水下机器人、无人飞机和空间机器人。资料内容仅供您学习参考，如有不当之处，请联系改正或者删除
2 / 13 图1.清洁机器人 二、移动机器人技术的主要研究方向
2。1动机器人的坐标定位 动机器人的坐标定位是实现机器人自主行走,姿态控制，轨迹跟踪等各种任务的前提。机器人必须准确地知道自己的坐标位置及姿态参数才能正确准确的执行命令。因此，定位问题是移动机器人研究中的关键问题之一。 无论是单个移动机器人还是多个移动机器人系统，定位始终是一项难题。在完全未知或部分未知环境下,基于自然路标导航与定位技术以及视觉导航中路标的识别和图像处理的快速算法的研究,并通过专用数字信号处理器(DSP)的开发与研制，可以为导航与定位提供突破性进展.
2.2仿生学和类人机器人机构与能源方面的研究 日本本田公司的HondaP3步行机器人虽然代表着当今世界类机器人的最高水平,但仍存在供能时间短、行走缓慢和语音功能不完善等方面的问题.P3机器人目前采用的镍锌电池只能供给25分钟的电量，电池的体积、重量与其蓄电容量相比，庞大而笨重，远不能满足未来服务步行机器人的工作时间要求。需研制适用于移动机器人携带的蓄电容量大且体积小、重量轻的蓄电池，以解决可携带能源问题;类人机器人的语音功能远未达到未来同人类共存与合作所应具备的语音功能,需要在语音信号特征提取和模式匹配、抗噪声以及语音识别器的词汇量扩充等方面,进行探讨；类人机器人的行走速度同人类的行走乃至奔跑速度还有较大差距。需要研制体积小、重量轻驱动力大的驱动系统和完善行走机构来近似人类的肌肉和骨骼;同时，研究自然界各种生物的觅食、定位及路径跟踪等生态策略，将人类所不及的生物特长赋予机器人，资料内容仅供您学习参考，如有不当之处，请联系改正或者删除 3 / 13 研制如机器蛇、机器狗和机器鱼等各种仿生机器人.
图2.日本本田公司的P3机器人 2。3网络机器人 随着计算机网络的扩展延伸,网络技术的发展完善，通过计算机网络遥控机器人,为人机交互技术、监控技术、远程操作技术和图像与控制命令的网络传输及并发多进程数据通讯等通讯技术
2。4多机器人系统 目前多机器人系统的研究尚处于理论研究阶段，对于多机器人系统体系结构与协作机制、信息交互以及冲突消除等方面将是多机器人系统的进一步研究方向。技术上提出了更高的挑战。
2。5特种机器人 移动机器人在各个领域中的应用刺激了特种机器人的研究与开发。战场上，为保护士兵资料内容仅供您学习参考，如有不当之处，请联系改正或者删除 4 / 13 的生命,刺激了无人战车、扫雷机器人和侦察机器人等军用机器人的不断研究；资料内容仅供您学习参考，如有不当之处，请联系改正或者删除
4 / 13 人民生活水平的提高促进了娱乐机器人、外科手术机器人和助残机器人等民用服务机器人的开发。
2。6多传感器信息融合方面的研究 移动机器人的多传感器信息融合方面的研究始于80年代。多传感器融合的常用方法有：加权平均法、贝叶斯估计、卡尔曼滤波、统计决策理论、D-S证据推理、神经网络和模糊推理法以及带置信因子的产生式规则。其中加权平均法是最简单也最直观的方法，一般用于对动态低水平的数据进行处理，但结果不是统计上的最优估计;贝叶斯估计是融合静态环境中多传感器低层数据的常用方法,适用于具有高斯白噪声的不确定性传感信息融合；对于系统噪声和观测噪声为高斯白噪声的线性系统模型用卡尔曼滤波（KF）来融合动态低层次冗余传感信息，对于非线性系统模型采用扩展卡尔曼滤波(EKF)或者分散卡尔曼滤波(DKF)；统计决策理论用于融合多个传感器的同一种数据，常用于图像观测数据;D—S证据推理是贝叶斯估计法的扩展，它将局部成立的前提与全局成立的前提分离开来，以处理前提条件不完整的信息融合；基于神经网络法根据系统要求和融合形式,选择网络拓扑结构，通过网络学习确定网络连接权值，对各传感器的输入信息进行融合。系统具有很强的容错性和鲁棒性；模糊推理法首先对多传感器输出进行模糊化，将所测得的距离等信息分级，表示成相应的模糊子集，并确定模糊子集的隶属度函数，通过融合算法对隶属度函数综合处理，再将模糊融合结果清晰化，求出融合值；带置信因子的产生式规则主要用于符号水平层表达传感器信息，结合专家系统对多传感信息进行融合。。
三、移动机器人常用的定位技术
3。1基于航迹推算的定位技术 航迹推算(Dead—Reckoning简称DR）是一种使用最广泛的定位手段.不需要外部传感器信息来实现对车辆位置和方向的估计，并且能够提供很高的短期定位精度。航迹推算定位技术的关键是要能测量出移动机器人单位时间间隔走过的距离。以及在这段时间内移动机器人航向的变化。根据传感器的不同，主要有基于惯性传感器的航迹推算定位方法以及基于码盘的航迹推算定位方法.利用陀螺和加速度计分别测量出旋转率和加速率,在对测量结果进行积分,从而求解出移动机器人移动的距离以及航向的变化，再根据航迹推算的基本算法,求得移动机器人的位置以及姿态，这就是基于惯性器件的航迹推算定位方法.这种方法具有自 包含优点,即无需外部参考。然而，随时间有漂移，积分之后，任何小的常数误差都会无限增长。因此，惯性传感器对于长时间的精确定位是不适合的。