摘要
人类通过手对目标物的掂量和触摸 ,可以估计其重量与导热性等 ,进而推断目标物可能属于哪一类 .同样 ,利用机器人的力觉和热觉 ,可以实现有限样本内目标物的分类问题 .本文分析了Bayes方法及其在信息融合中的应用 ,并将其推广到机器人中解决多传感器的信息融合问题 .文中以实例形式说明 ,如何将机器人的力觉信息与热觉信息融合进行多目标的分类 。
Through touching and grasping, we can estimate weight and diathermancy of object, and then forejudge it′s category. Also, using force and thermal sensors, robot may be classify objects in definite extent. This paper analyses Bayesian Estimation and it′s application in data fusion. A multisensor data fusion method is given in the paper using Bayesian Estimation, integrating force sensing and thermal sensing to decide the category of the objects. At the end exprimential results attest that the new method improves the classification performance of system.
出处
《传感技术学报》
CAS
CSCD
2001年第3期210-215,共6页
Chinese Journal of Sensors and Actuators
基金
浙江省自然科学基金资助项目
