基于多传感器特征融合的机器人环境感知方法技术

本发明专利技术涉及一种基于多传感器特征融合的机器人环境感知方法，是针对现有同类技术中传感器存在异步采样的技术问题，及基于传感器可信度的不同，如何实现特征融合的技术问题。其要点是该方法的机器人在自动导航或者在侦察现场过程中通过融合多传感器的信息进行环境感知，传感器信息质量优化和多层次特征提取，传感器的可靠度与哈希码通过点乘，将哈希码提取的特征与传感器的可靠度作为神经网络的输入，然后经过神经网络训练，得到结果输出，从而实现环境感知；最终基于传感器的可靠度和哈希特征矩阵实现特征级别的融合，从而实现多传感器的有效融合，将传感器的可靠度与哈希码进行点乘，并将点乘的向量输入到神经网络中，实现环境感知和障碍物识别。环境感知和障碍物识别。

【技术实现步骤摘要】
基于多传感器特征融合的机器人环境感知方法


[0001]本专利技术涉及机器人定位技术，是一种基于多传感器特征融合的机器人环境感知方法。

技术介绍

[0002]机器人在自动导航或者在侦察现场过程中，需要融合多传感器的信息进行环境感知，比如传统摄像头、红外摄像头、激光雷达、温度传感器等，在此多传感器的基础上，将信息进行融合，实现环境的全局感知。如中国专利文献中披露的申请号201910583355.0，申请公布日2019.09.17，专利技术名称“基于多源传感器的路面施工机器人环境感知系统及方法”。但是上述融合过程中，需要考虑两个问题，第一，每一个传感器的采集间隔是不一致的，那么存在异步采样的问题，如何对异步采样的设备所采集的信息进行最优顺序融合，是当前一个很重要的问题；第二，每一个传感器所采集的信息是有差距的，也就是每一个传感器的采集信息的可信度不一样，如何找出一种可靠的算法，对可靠的信息进行选择，是实现传感器特征融合的前提。

技术实现思路

[0003]为克服上述不足，本专利技术的目的是向本领域提供一种基于多传感器特征融合的机器人环境本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于多传感器特征融合的机器人环境感知方法，该方法的机器人在自动导航或者在侦察现场过程中通过融合多传感器的信息进行环境感知，传感器的可靠度与哈希码通过点乘，将哈希码提取的特征与传感器的可靠度作为神经网络的输入，然后经过神经网络训练，得到结果输出，从而实现环境感知；最终实现特征级别的融合，实现多传感器的有效融合；其特征在于该方法的具体步骤如下：(1)传感器信息质量优化，即通过变分自编码器实现信息的降维与重构，变分自编码的目标是在迭代过程中不断优化损失函数，实现数据重构，得到传感器重构样本；(2)采用DenseNet实现传感器重构样本的多层次特征提取；(3)基于集成学习实现传感器可靠度的衡量；(4)基于多传感器间语义一致性解决异步采样的问题，即通过找出不同传感器之间语义关联性最高的特征，利用协同矩阵分解的方法来学习多传感器之间的潜在关联语义得到传感器的可靠度和哈希特征矩阵的特征融合；(5)基于传感器的可靠度和哈希特征矩阵的特征融合，实现环境感知和障碍物识别；即将传感器的可靠度与哈希码进行点乘，并将点乘的向量输入到神经网络中，实现环境感知和障碍物识别。2.根据权利要求1所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：邱小剑，阮杰，胡锦文，张振，张英孔，江瑞宇，
申请(专利权)人：江西省军民融合研究院，
类型：发明
国别省市：