测试计量技术及仪器专业毕业论文测试计量技术及仪器专业毕业论文 精品论文精品论文 多传感器信息融多传感器信息融合技术及其在移动机器人方面的应用合技术及其在移动机器人方面的应用关键词：移动机器人关键词：移动机器人 多传感器多传感器 信息融合信息融合 神经网络神经网络摘要：信息融合技术是研究如何有效地综合利用多传感器信息，克服信息的不 完备性和不确定性，更加准确、全面地认识和描述被测对象，从而做出正确的 判断和决策，近年来已成为研究的热点。多传感器信息融合技术是一门新兴的 实践应用技术，具有广泛的应用领域。它为各领域的信息处理以及决策支持提 供了可靠的手段，具有很高的研究价值以及应用潜力。 本文介绍了信息融合 技术和神经计算的理论基础、研究现状以及发展方向，讨论了神经计算在信息 融合中的应用问题以及相关算法。文中主要论述了多传感器信息融合的 BP 网络 方法及其改进算法，以及 MATLAB 中 BP 网络的训练算法，并对其在机器人领域 的应用进行了介绍。神经网络在经历了几十年的曲折发展后，在信息科学领域 等许多应用方面己显示出了巨大潜力和广阔的应用前景。 利用多传感器信息 融合技术中的神经网络方法将视觉与超声波传感器的信息进行融合，并在 MATLAB 软件平台上通过仿真验证了融合算法的可行性和有效性。仿真结果表明 此方法可以实现移动机器人在障碍物环境下的智能导航。正文内容正文内容信息融合技术是研究如何有效地综合利用多传感器信息，克服信息的不完 备性和不确定性，更加准确、全面地认识和描述被测对象，从而做出正确的判 断和决策，近年来已成为研究的热点。多传感器信息融合技术是一门新兴的实 践应用技术，具有广泛的应用领域。它为各领域的信息处理以及决策支持提供 了可靠的手段，具有很高的研究价值以及应用潜力。 本文介绍了信息融合技 术和神经计算的理论基础、研究现状以及发展方向，讨论了神经计算在信息融 合中的应用问题以及相关算法。文中主要论述了多传感器信息融合的 BP 网络方 法及其改进算法，以及 MATLAB 中 BP 网络的训练算法，并对其在机器人领域的 应用进行了介绍。神经网络在经历了几十年的曲折发展后，在信息科学领域等 许多应用方面己显示出了巨大潜力和广阔的应用前景。 利用多传感器信息融 合技术中的神经网络方法将视觉与超声波传感器的信息进行融合，并在 MATLAB 软件平台上通过仿真验证了融合算法的可行性和有效性。仿真结果表明此方法 可以实现移动机器人在障碍物环境下的智能导航。 信息融合技术是研究如何有效地综合利用多传感器信息，克服信息的不完备性 和不确定性，更加准确、全面地认识和描述被测对象，从而做出正确的判断和 决策，近年来已成为研究的热点。多传感器信息融合技术是一门新兴的实践应 用技术，具有广泛的应用领域。它为各领域的信息处理以及决策支持提供了可 靠的手段，具有很高的研究价值以及应用潜力。 本文介绍了信息融合技术和 神经计算的理论基础、研究现状以及发展方向，讨论了神经计算在信息融合中 的应用问题以及相关算法。文中主要论述了多传感器信息融合的 BP 网络方法及 其改进算法，以及 MATLAB 中 BP 网络的训练算法，并对其在机器人领域的应用 进行了介绍。神经网络在经历了几十年的曲折发展后，在信息科学领域等许多 应用方面己显示出了巨大潜力和广阔的应用前景。 利用多传感器信息融合技 术中的神经网络方法将视觉与超声波传感器的信息进行融合，并在 MATLAB 软件 平台上通过仿真验证了融合算法的可行性和有效性。仿真结果表明此方法可以 实现移动机器人在障碍物环境下的智能导航。 信息融合技术是研究如何有效地综合利用多传感器信息，克服信息的不完备性 和不确定性，更加准确、全面地认识和描述被测对象，从而做出正确的判断和 决策，近年来已成为研究的热点。多传感器信息融合技术是一门新兴的实践应 用技术，具有广泛的应用领域。它为各领域的信息处理以及决策支持提供了可 靠的手段，具有很高的研究价值以及应用潜力。 本文介绍了信息融合技术和 神经计算的理论基础、研究现状以及发展方向，讨论了神经计算在信息融合中 的应用问题以及相关算法。文中主要论述了多传感器信息融合的 BP 网络方法及 其改进算法，以及 MATLAB 中 BP 网络的训练算法，并对其在机器人领域的应用 进行了介绍。神经网络在经历了几十年的曲折发展后，在信息科学领域等许多 应用方面己显示出了巨大潜力和广阔的应用前景。 利用多传感器信息融合技 术中的神经网络方法将视觉与超声波传感器的信息进行融合，并在 MATLAB 软件 平台上通过仿真验证了融合算法的可行性和有效性。仿真结果表明此方法可以 实现移动机器人在障碍物环境下的智能导航。 信息融合技术是研究如何有效地综合利用多传感器信息，克服信息的不完备性 和不确定性，更加准确、全面地认识和描述被测对象，从而做出正确的判断和 决策，近年来已成为研究的热点。多传感器信息融合技术是一门新兴的实践应用技术，具有广泛的应用领域。它为各领域的信息处理以及决策支持提供了可 靠的手段，具有很高的研究价值以及应用潜力。 本文介绍了信息融合技术和 神经计算的理论基础、研究现状以及发展方向，讨论了神经计算在信息融合中 的应用问题以及相关算法。文中主要论述了多传感器信息融合的 BP 网络方法及 其改进算法，以及 MATLAB 中 BP 网络的训练算法，并对其在机器人领域的应用 进行了介绍。神经网络在经历了几十年的曲折发展后，在信息科学领域等许多 应用方面己显示出了巨大潜力和广阔的应用前景。 利用多传感器信息融合技 术中的神经网络方法将视觉与超声波传感器的信息进行融合，并在 MATLAB 软件 平台上通过仿真验证了融合算法的可行性和有效性。仿真结果表明此方法可以 实现移动机器人在障碍物环境下的智能导航。 信息融合技术是研究如何有效地综合利用多传感器信息，克服信息的不完备性 和不确定性，更加准确、全面地认识和描述被测对象，从而做出正确的判断和 决策，近年来已成为研究的热点。多传感器信息融合技术是一门新兴的实践应 用技术，具有广泛的应用领域。它为各领域的信息处理以及决策支持提供了可 靠的手段，具有很高的研究价值以及应用潜力。 本文介绍了信息融合技术和 神经计算的理论基础、研究现状以及发展方向，讨论了神经计算在信息融合中 的应用问题以及相关算法。文中主要论述了多传感器信息融合的 BP 网络方法及 其改进算法，以及 MATLAB 中 BP 网络的训练算法，并对其在机器人领域的应用 进行了介绍。神经网络在经历了几十年的曲折发展后，在信息科学领域等许多 应用方面己显示出了巨大潜力和广阔的应用前景。 利用多传感器信息融合技 术中的神经网络方法将视觉与超声波传感器的信息进行融合，并在 MATLAB 软件 平台上通过仿真验证了融合算法的可行性和有效性。仿真结果表明此方法可以 实现移动机器人在障碍物环境下的智能导航。 信息融合技术是研究如何有效地综合利用多传感器信息，克服信息的不完备性 和不确定性，更加准确、全面地认识和描述被测对象，从而做出正确的判断和 决策，近年来已成为研究的热点。多传感器信息融合技术是一门新兴的实践应 用技术，具有广泛的应用领域。它为各领域的信息处理以及决策支持提供了可 靠的手段，具有很高的研究价值以及应用潜力。 本文介绍了信息融合技术和 神经计算的理论基础、研究现状以及发展方向，讨论了神经计算在信息融合中 的应用问题以及相关算法。文中主要论述了多传感器信息融合的 BP 网络方法及 其改进算法，以及 MATLAB 中 BP 网络的训练算法，并对其在机器人领域的应用 进行了介绍。神经网络在经历了几十年的曲折发展后，在信息科学领域等许多 应用方面己显示出了巨大潜力和广阔的应用前景。 利用多传感器信息融合技 术中的神经网络方法将视觉与超声波传感器的信息进行融合，并在 MATLAB 软件 平台上通过仿真验证了融合算法的可行性和有效性。仿真结果表明此方法可以 实现移动机器人在障碍物环境下的智能导航。 信息融合技术是研究如何有效地综合利用多传感器信息，克服信息的不完备性 和不确定性，更加准确、全面地认识和描述被测对象，从而做出正确的判断和 决策，近年来已成为研究的热点。多传感器信息融合技术是一门新兴的实践应 用技术，具有广泛的应用领域。它为各领域的信息处理以及决策支持提供了可 靠的手段，具有很高的研究价值以及应用潜力。 本文介绍了信息融合技术和 神经计算的理论基础、研究现状以及发展方向，讨论了神经计算在信息融合中 的应用问题以及相关算法。文中主要论述了多传感器信息融合的 BP 网络方法及 其改进算法，以及 MATLAB 中 BP 网络的训练算法，并对其在机器人领域的应用进行了介绍。神经网络在经历了几十年的曲折发展后，在信息科学领域等许多 应用方面己显示出了巨大潜力和广阔的应用前景。 利用多传感器信息融合技 术中的神经网络方法将视觉与超声波传感器的信息进行融合，并在 MATLAB 软件 平台上通过仿真验证了融合算法的可行性和有效性。仿真结果表明此方法可以 实现移动机器人在障碍物环境下的智能导航。 信息融合技术是研究如何有效地综合利用多传感器信息，克服信息的不完备性 和不确定性，更加准确、全面地认识和描述被测对象，从而做出正确的判断和 决策，近年来已成为研究的热点。多传感器信息融合技术是一门新兴的实践应 用技术，具有广泛的应用领域。它为各领域的信息处理以及决策支持提供了可 靠的手段，具有很高的研究价值以及应用潜力。 本文介绍了信息融合技术和 神经计算的理论基础、研究现状以及发展方向，讨论了神经计算在信息融合中 的应用问题以及相关算法。文中主要论述了多传感器信息融合的 BP 网络方法及 其改进算法，以及 MATLAB 中 BP 网络的训练算法，并对其在机器人领域的应用 进行了介绍。神经网络在经历了几十年的曲折发展后，在信息科学领域等许多 应用方面己显示出了巨大潜力和广阔的应用前景。 利用多传感器信息融合技 术中的神经网络方法将视觉与超声波传感器的信息进行融合，并在 MATLAB 软件 平台上通过仿真验证了融合算法的可行性和有效性。仿真结果表明此方法可以 实现移动机器人在障碍物环境下的智能导航。 信息融合技术是研究如何有效地综合利用多传感器信息，克服信息的不完备性 和不确定性，更加准确、全面地认识和描述被测对象，从而做出正确的判断和 决策，近年来已成为研究的热点。多传感器信息融合技术是一门新兴的实践应 用技术，具有广泛的应用领域。它为各领域的信息处理以及决策支持提供了可 靠的手段，具有很高的研究价值以及应用潜力。 本文介绍了信息融合技术和 神经计算的理论基础、研究现状以及发展方向，讨论了神经计算在信息融合中 的应用问题以及相关算法。文中主要论述了多传感器信息融合的 BP 网络方法及 其改进算法，以及 MATLAB 中 BP 网络的训练算法，并对其在机器人领域的应用 进行了介绍。神经网络在经历了几十年的曲折发展后，在信息科学领域等许多 应用方面己显示出了巨大潜力和广阔的应用前景。 利用多传感器信息融合技 术中的神经网络方法将视觉与超声波传感器的信息进行融合，并在 MATLAB 软件 平台上通过仿真验证了融合算法的可行性和有效性。仿真结果表明此方法可以 实现移动机器人在障碍物环境下的智能导航。 信息融合技术是研究如何有效地综合利用多传感器信息，克服信息的不完备性 和不确定性，更加准确、全面地认识和描述被测对象，从而做出正确的判断和 决策，近年来已成为研究的热点。多传感器信息融合技术是一门新兴的实践应 用技术，具有广泛的应用领域。它为各领域的信息处理以及决策支持提供了可 靠的手段，具有很高的研究价值以及应用潜力。 本文介绍了信息融合技术和 神经计算的理论基础、研究现状以及发展方向，讨论了神经计算在信息融合中 的应用问题以及相关算法。文中主要论述了多传感器信息融合的 BP 网络方法