浙江大学博士学位论文 多传感器信息融合研究 姓名:管天云 申请学位级别:博士 专业:工业自动化 指导教师:蒋静坪;张圣训 19980401 浙江大学博士学位论文 摘要 多传感器信息融合是把多种传感器所提供的局部环境的不完整信息加以综合, 形成对系统环境的相对一致的感知描述,是一个涉及到信息科学、计算机科学、自 动化化科学的复合型学科,是一个正处于发展中的研究方向。 本文阐述了融合系统的各个组成部分,分析了目前存在的问题,指出了信息融 合的发展方向,着重就融合系统的结构和算法进行了深入研究。总结出多传感器信 息融合的三大模型一一功能模型、结构模型和数学模型.提出了运用三大模型指导 融合系统设计的思想,并给出了多传感器信息融合系统设计豹一般方法. Y融合系统的结构目前尚没有统一的分类标准,综合众多的参考文献,作者将信 息融合系统结构划分为四种基本结构:集中式、分散式、无反馈分级结构和有反馈 分级结构.一个融合系统既可以有集中式结构,也可以有分散式结构,可以是四种 基本结构组成的混合结构.运用Kalman技术推导出了这四种融合结构下的具体融合 算法,分析了各自的优缺点,一个融合系统应根据具体问题灵活选择融合结构. 研究了多传感器信息融合中的不确定信息融合问题,给出了评价融合方法优劣 的标准,运用模糊积分理论解决FEI-DEO(特征输入一决策输出)和DEI-DEO(决策输 入一决策输出)融合模式下的信息融合阊题.给出了基于模糊积分理论的多传感器信 息智能融合系统,并将其运用于工业机器人的非视觉传感器信息的融合,模糊积分 方法提高了系统的不确定信息的处理能力和系统的智能度。 基于神经网络和证据理论,给出了一种多传感器信息的空间和时间两级数据融 合结构模型,从i.Sageno模糊推理模型出发,结合模糊理论和和神经网络的优点, 研究了FMLPNN和FBFNN两种模糊神经网络,将模糊推理机制蕴涵于神经网络结构 之中.用训练好的模糊神经网融合多传感器信息,既能处理精确信息,也能处理不 精确信息或模糊信息,而且克服了模糊融合时的模糊规则难以获得、隶属函数不易 确定的问题。, 探讨了利用Roughset理论进行多传感器信息融合的方法,通过对传感器测量的 不完整,不确定性的数据进行分析,提取传感器信息的最快融合算法,可望解决传 感器数据超载以及传感器不完整信息的融合问题,提高多传感器系统的融合速度。 浙江大学博士学位论文 ABSTRACT Multisensor systemsprovide purposefu】descriptionoftheenvironmentthat single sensor call ofrer.Fusingseveral types informationenhancesthe capability yieldsmore meaningful informationotherwiseunavailableor difficultto acquireby singlesensor modality.Multisensor fusionis emergingtechnology relatedtoinformation science.computer scienceandautomaticscience. Inthisdissertation.山e compositiontheexistingproblems andthefutureresearch directionsoffusion systems arestated.We emphasize ontlle study fusionmethods,Themodelsof functionarchitecture andmathematics multisnesorsystems provided,whichcomposethecore problem offusion systems. The generalapproach tothe design offusion system iSalSOdiscussed. Therehasnotbeenastandardizedclassificationforthesensorfusion architecture.So, basedon many references,We dividethefusionarchitectureintofourbasic structures, whichare centralized architecture,distributed architecture,hierarchical architecture 、vithoutfeedbackandhierarchicalarchitecturewith feedback.Byusing Kalmanfilter.the specific fusion algorithms forthefourarchitecturesare respectively deducedindetail. Their advantages disadvantagesarealSO analyzed.So.we shouldselectafusion architeCtultforthefusion systemaccording tothe specificproblem. We propose amethodof fusing uncertaininformationand provide thestandardsof evaluating fusionmethods.Basedon fuzzyintegral,anintelligent fusion system given,whichCallsolvetheFEI DEOandDEI-DE0fusion problems.Theproblem objectidentificationforindustrialrobotsisalsosolved effectively intelligentfusion system tocombineseveralsensordata.Itenhancesthe capability handlinguncertaininformation. Basedonneural networks evidencetheory,a spatial-temporal two—layer architecturefor sensorfusioniS presented.On theother hand.beginning M.sagenoinferencemodeland combining advantagesofneuralnetworksand fuzzySetSwe provide FMLPNNandFBFNN fuzzy neuralnetworkswhicharcusedtofuse multisensory information.Thetrained蛔neuralnetworksnot only fuseexactinformationbutalso impreciseor呦dmawhich canovercomethe di塌eulty geRingfuzzyrulesand membership function. The approach multisensorfusionwithrough sets discussed.Byanalyzinguncertain,incomplete,andimpmcise sensorobservations.thefastestfusion algorithm js extracted,whichmay overcomethe problem fusingover,loaded incompleteinformationinmultisensor systems. Key words: multisensorfusion fuzzyintegral fuzzy neuralnetworks rough sets 浙江大学博士学位论文 第1章多传感器信息融合概论 本章阐述了多传感器信息融合的重要意义,介绍了其发展历史,指出了目前存 在的问题及发展方向。多传感器信息融合是一个涉及到信息科学、计算机科学和自 动化科学的复合型学科,是一个大有发展前途的研究方向。 1.1本课题的重耍意义 多传感器信息融合是把在不同位置的多个同类或不同类传感器所提供的局部环 境的不完整信息加以综合,消除传感器间可能存在的冗余和矛盾的信息,加以互补, 降低其不确定性,以形成对系统环境的相对完整一致的感知描述,从而提高智能系 统的决策。规划,反映的快速性和正确性,降低决策风险。近年来,多传感器信息 融合的研究与开发正受到人们越来越大的关注,智能系统要在各种不确定的环境中 工作,这种不确定性不但表现在对环境的感知过程和描述方法中,也表现在决策的 生成和执行过程中,智能系统要在不确定性环境中完成各种使命,其先决条件就是 它的传感系统必须能正确地、动态地描绘周围环境.但在以往的研究中,人们的精 力几乎集中在使用单一传感器的问题上,尽管在现有的智能系统中,大多数使用了 不同类型的传感器,但并没有把这些传感器看作是一个整体来加以分析;虽然在传 感器信息处理与分析方面已开展了大量富有成果的研究工作,但由于忽视了多传感 器融合的研究,这无疑对提高各种智能系统的性能带来了不利的影响。人们不得不 遗憾的承认,目前世界上智能最强的智能系统适应环境变化的能力还十分有限,远 远达不到人们预期的目标,目前现有的智能系统基本上只能在环境的不确定性很小 的结构化或半结构化条件下工作. 随着理论研究和技术的发展,可供智能系统使用的传感器种类不断增加,性能 不断提高,结构也愈来愈精巧,如何综合处理多种传感器的信息显得愈来愈重要。 多传感器信息融合的理论和方法就是为了更有效地处理多传感器集成系统的设计和 分析而提出和发展起来的一个新的研究方向.经过融合处理后韵多传感器系统更能 浙江大学博士学位论文 完善地、精确地反映环境特征,与单一传感器相比,它具有信息的互补性、信息的 冗余性、信息的实时性及信息的低成本性。多传感器信息融合技术在工业机器入、 军事、航天、多目标跟踪、惯性导航和遥感等领域有着广泛的应用前景,对于促进 智能系统的发展有着极其重要的意义。 多传感器信息融合技术还是一门很不成熟的技术,目前对信息融合过程本身的 功能与形式也还没有一个统一的定义,还不能对一般信息融合建立一种通用的数学 模型,目前的信息融合实用系统大都以专家系统设计方法为实现基础,专门用于多 传感器信息融合问题的通用结构设计的基础研究已进经开始,但还没有取得突破性 的实质进展. 1.2多传感信息融合的发展 信息融合的概念并不是一个新的概念,人和动物都具有使用多个感知来改善他 们的生存的能力.人类可以通过多种感知所获得的信息来准确地识别环境或物体的 状况,并引导他们的下一步的动作,即使这些信息含有一定的不确定性、矛盾或错 误的成分,他们也可以将各种传感器的信息综合起来,并使这些感觉信息相互补充、 印证,完整地处理具有不同功能的多种传感器所获得的信息,实现由单个传感器所 不能实现的识别功能,将这种方法应用于工程实际中,就称为多传感器信息的融合。 多传感器信息融合在国内外已成为日益受到重视的新的研究方向,随着自动化 技术在各个领域内的深入渗透,有效地运用传感器所提供的信息进行信号的综合处 理,提高系统的性能,满足系统完成各种复杂任务的需要,显得愈来愈重要,尤其 是在智能系统中,要求系统能快速地获取周围环境的信息,对这些信息进行解释和 处理,并能在未知环境中工作。但是目前靠单一的传感器很难保证其输入信息的准 确性和可靠性,传感器输入信号的不确定性及相应信息处理技术还不能满足智能系 统获取环境信息的快速性和准确性的要求,会给系统对周围环境的理解及系统的决 策带来影响,因此,需要有效地处理各种各样的大量的传感器信息,处理这些传感 器信息意味着增加了待处理的信息量,很可能会涉及到在各传感器数据之间数据的 矛盾和不协调,根据人的信息融合原理,我们可以知道最重要的是要开发一种消除 这种矛盾和不协调的技术即信息融合技术.当采用多传感器融合技术,能利用各种 传感器在性能上的差异和互补性弥补单一传感器的缺陷,融合来自不同传感器的各 种信息源,综合分析而得到对周围环境的正确理解的稳定可靠的信息,使系统具有 容错性,提高系统信息处理的速度和决策的正确性.当信息处理技术从单个传感器 浙江大学博士学位论文 处理演变为多个传感器处理时,传感器技术也需要演变为分布式并行处理,传感器 之间的网络结构形成了这种发展趋势的基础,最重要的是对传感器信息融合方法进 行改进,以使为改进这些传感器网络的不协调性提供方法. 各种传感器的特点表明采用传感器进行信息融合并不是很简单的事,由于传感 器数据的不准确、延迟、虚警等,会将错误的信息包含进去.因此需要通过信息融 合去伪存真,将各种传感器中的有用信息挑出来,汇集成一个全面的、深刻的、立 体的信息。 表1.1军事领域应用 应用领域 功能 观测信号 测量区域 传感器平台 飞机海洋监视 潜水艇,目标识别 related 地面-推理信息 海洋空对空 飞机空防御 -目标识别 地面战场智能 电子辐射百几百英 地面目标识别 -目标识别 里的战场 飞行器战略防御 跟踪 目标识别related 地面多传感器信息融合技术萌芽于第二次世界大战中对飞机、轮船、潜艇和V.1导弹 的导航制导,当时叫作组合导航制导,八十年代多传感器信息融合技术才开始进入 应用研究阶段。