节点文献

基于任务的神经网络多传感器数据融合新方法

A New Task-based Neural Network Method for Multi-sensor Data Fusion

  • 推荐 CAJ下载
  • PDF下载
  • 不支持迅雷等下载工具,请取消加速工具后下载。

【作者】 游松程卫星王田苗丑武胜张启先

【Author】 You Song, Wang Tianmiao, Chou Wusheng, Zhang Qixian

【机构】 北京航空航天大学机器人研究所!北京100083

【摘要】 面向遥操作机器人系统对传感和控制的具体要求及条件 ,提出一种基于任务的神经网络多传感器数据融合新方法。根据遥操作过程中的不同任务 ,利用优化的神经网络算法 ,对双视觉、六维力 /力矩、接近觉 (数字 /模拟 )、指端力、关节角度等多种传感器信息进行融合决策 ,并实时地将融合结果反馈回上层控制系统。

【Abstract】 A new task based neural network method for multi sensor data fusion in the teleoperated robotic system was proposed. Aiming at different teleoperated tasks, an optimized multi sensor fusion algorithm based on neural network was applied to fuse multi sensor information and real timely feedback useful results to high level, including two visions, 6 D force/torque, distance, finger tip force and angle information etc. This article demonstrates our theory and scheme by means of plug in hole experiments and simulation training results. The method has been applied in teleoperated robotic education system based on Internet for a long time and won a good effect.

【关键词】 机器人数据融合神经网络遥操作
【Key words】 RobotData fusionNeural networkTeleoperation
【基金】 国家自然科学基金资助项目 (69785 0 0 1)
  • 【文献出处】 高技术通讯 ,High Technology Letters , 编辑部邮箱 ,2001年07期
  • 【分类号】TP274
  • 【被引频次】12
  • 【下载频次】288
节点文献中: