多传感器数据融合实例

传感器作业

学号：20103074

姓名：李文博

班级：自动化1006班

多传感器信息融合技术在林业生产中的应用

1.我国林业作业装备研究现状

我国有近4000万公顷的人工林面积[15]，现有的人工林是以速生丰产林为基础发展起来的，再过2-3年人工林将逐步进入成熟林，依靠传统的人工抚育和采伐技术已经不能满足现代化林业生产的需要，未来的林业生产也要由劳动力集约型向技术集约型转变，以增加单位劳动力的生产效率，增加林区农民收入，这也是解决三农问题的一个方面；此外，人工林的抚育也具有季节性和应急性，在最佳的季节完成除草、间伐、整枝和应急性病虫害防治及运输，必须通过机械化提高效率，对于抚育间伐材的搬运和大中径材的整枝抚育作业，人工无法高质、高效地完成有关作业，需要机械化装备以实现安全高效地作业。

为了解决上述问题，北京林业大学正在研制适合我国主要人工林的集约化抚育、采伐多功能联合作业技术成套装备。

图1 林木采育联合作业机的总体图

图2 林木采育联合作业机虚拟设计图

2.信息融和在林业装备中的应用

多功能林木采育作业关键技术装备在高度非结构化环境下工作理论上是完全可以实现的。机器自主行走、机器视觉对图像的三维深度信息、方位、动态响应和暂不可视信息的获取和解释，机械臂和末端执行器对视觉传感器解释信号的理解等都需要多传感器信息融合技术的支撑。

2.作业装备的半自主导航

为了适应作业环境的变化，该装备拟配置适合我国缓坡地人工林的小转弯半径轮式车辆底盘，以及适合我国陡坡地人工林的可伸缩的仿生式履带式车辆底盘，同时利用分布式多传感器系统及其信息融合技术，辅助驾驶员实现半自主导航。该装备可以利用自身的测距装置，如超声波和远红外传感器等，测量其与预先设定的目标之间的距离，利用CCD传感器获取周边环境及边界信息，同时结合地理信息系统和全球定位系统，通过信息融合技术对多个传感器反馈信息进行综合决策，形成对环境某一方面特征的综合描述，推算出自身的位姿，完成行走机构的半自主导航。

3.1 目标的识别与定位

所谓三维视觉信息包括从摄像机到物体之间的距离、物体的大小和形状、各物体之间的关系等。根据人工林作业环境的特殊性和复杂性，该装备主要采用当前高度实用的关节型机械臂作为本体结构，获取对象的位姿，经过运动规划和运动学反解,求出关节空间的运动解来控制关节电机的运动。因此，对于机械臂的视觉系统而言，不仅要探测到目标的存在，还要计算出目标的空间坐标。获取对象三维坐标的方法有两种[16] ：多目立体视觉，融合多个摄像机观察到的目标特征,重构这些特征的三维原像,并计算出目标的空间坐标；结构光法，选择激光、微波或超声波等光源,采用光栅法、移动投光法获取距离图像和反射图像，经联合分析测出物体的形状和空间分布。如果能利用多传感器融合技术将二者结合起来，由视觉系统获取原始平面图像，计算其形心坐标，再利用结构光法测量目标的深度信息，就能够实现更精确的路径规划和自主避障。

3.2 执行机构的柔顺控制

根据不同作业对象的物理特性,应采取不同的抓持专用机构。这些机构主要包括判断模块、状态识别模块、控制模块和反馈控制模块。在判断模块和状态识别模块中，目标定位主要依据分布式视觉传感器和接近觉传感器的信息融合；抓取状态的判断是通过于将分布式触觉传感器、节力矩传感器和关节角度传感器的输出融合起来，得到腕部力矩的变化量、抓取力的变化量、滑动量和抓取位置的变化量，从而实现对目标的稳定抓取。

3.3 故障检测

作业装备中开发和应用了许多液压控制子系统，如液压抓、液压阀木头等，因此其故障诊断技术也变得举足轻重。由于液压设备运行工况复杂，同时受外界环境的干扰以及传感器老化等因素的影响，所以传统的基于单参数的故障诊断所得结论已不能准确确定设备是否有故障。利用多传感器信息融合技术,从各个不同的角度获得有关系统运行状态的特征参量，如压力、振动、污染度等，并将这些信息进行有效的集成和融合,就能够比较准确地完成液压设备的故障分类与识别。

4.结语

多传感器信息融合技术能充分利用多传感器资源。如果笔者研制开发的多功能林木采育作业关键技术装备与多传感器信息融合技术实现完美结合，将获得对对象更为精确更为全面的认识, 具有扩展了系统的空间和时间覆盖范围、增加了可信度、减少了信息的模糊性、改善了探测性能、提高了空间分辨率、增加了测量空间的维数等诸多优点。笔者将研制出适合我国主要人工林集约化抚育、采伐多功能联合作业技术成套装备。该设备将真正达到一机多用，实现大面积速生丰产林的机械化、集约化生产作业，为我国人工林、速生丰产林的高效利用提供技术装备支撑。