陈玉洁
贵州装备制造职业学院 贵州 贵阳 550081
摘要：传感器是智能机器人的重要组成部分，对于提高机器人的作业效率和工作效率，节约能源，预防危害非常重要。本文系统地研究了智能机器人中使用的传感器（内部和外部）。随着传感器技术的发展，计算机已成为当前智能机器人的研究方向，基于多个传感器的观测信息完成各种数据融合，控制机器人的自由运动。对此本文重点介绍多传感器信息融合在机器人技术中的应用，以促进机器人技术的进步。
关键词：机器人技术；多传感器信息融合；应用
引言
机器人技术是一种结合了多种技术的计算机自动化控制系统。基于传感器和信息融合技术的机器人可以获取足够的外部信息，并对这些信息进行分析判断，做出适当的反应。机器人感知外部环境时，首先要完成一项信息采集任务，该任务由传感器完成。通过人工智能模仿和扩展人类的自然智能，完成社会生产的自动化和智能化，促进知识密集型经济的发展，是人们长期以来追求的目标。过去，大多数机器人研究都是在已知的结构化环境中进行的，这意味着研究人员对机器人本身和机器人的工作环境有准确的先验知识。
一、 多传感器信息融合定义
多传感器信息融合利用众所周知的计算机技术。当多传感器信息融合技术应用于军事领域时，可以定义为处理检测，估计和互联的深入研究正在进行中。可以获得更准确的身份估计、威胁估计和条件，为军工行业提供更大的便利。多传感器信息融合技术是同一个概念，但是系统中信息和数据的处理能力比普通人高几十倍。这些系统在应用于各个领域时，无疑是一种超级信息。只要最大限度地利用多个传感器的资源，合理使用这些传感器，并在时空上补充各个多传感器系统的信息和数据，就可以得到：多传感器系统进一步优化了传感器自身的信息处理能力。然而，当应用多传感器信息融合时，来自多传感器系统的数据可能表现出不同的特征，有时是实时数据，有时是非实时数据。在应用多传感器信息融合时应考虑这些现象，因为它们是相互支持或互补的状态，有时数据是矛盾的。
二、应用传感技术的智能机器人
2.1 基于传感器技术的机器人定位
使用传感器技术制造的智能机器人现在具有定位功能。换句话说，它告诉人们智能机器人在哪里。定位主要包括室外定位和室内定位，不同类型的定位有不同的传感器应用。室外定位主要依靠卫星定位技术。在地铁、隧道等位置，未来的卫星定位会不准确，所以我们会使用航位推算算法来支持卫星技术来完成定位功能。估计机器人位置的任务可以像惯性导航或里程表一样完成。机器人的室内定位主要依靠激光雷达、超声波传感器等设备对机器人进行定位。由于室内环境卫星信号较弱，航位推算算法容易出错，可以利用超声波传感器等设备快速获取机器人位置信息。
随着科学技术的发展，人们发明了一种可以快速找到机器人位置信息的SLAM方法，其主要工作原理是不断地检测外部环境并利用传感器构建地图来获取有效信息，以完成定位任务，这种技术现在被广泛使用。
2.2 基于传感器技术的机器人水平姿态测量
现代智能机器人可以帮助人们做简单的劳动，离不开机器人的水平姿态测量功能。机器人的水平姿态测量可以通过两种方式进行，一种是输入信息源在机器人外部的水平姿态测量方法，另一种是输入信息源在机器人内部的水平姿态测量方法。第一类主要是利用视觉传感器来识别环境，然后完成水平姿态测量。第二种主要是利用内部电位器、陀螺仪等内部惯性传感器来识别外部环境，进而完成水平姿态测量。现代智能机器人通过陀螺仪、加速度计等惯性传感器识别外部环境，输出数据信息，然后利用计算机技术对数据进行计算得到实时姿态，最终完成姿态调整。特别注意实时监控的惯性传感器以避免错误。
2.3 基于传感器技术的机器人障碍物检测
智能机器人具有自动检测障碍物的能力，机器人的视觉传感器、红外传感器、超声波传感器都具有帮助机器人检测障碍物的功能。不同的传感器检测不同类型的障碍物。例如，超声波传感器可以帮助机器人检测距离，但它有盲点，无法检测30 厘米到40 厘米的距离。但是，红外传感器可以测量近距离，因此它们可以对两者进行补充。各种传感器协同工作，使机器人执行检测障碍物的任务，保证检测结果的准确性，防止出错。
结语
在智能机器人控制领域，由于与各种传感器和信息融合技术的使用密不可分，正受到各界的关注。在智能机器人领域，应用了GPS、光电编码器、磁罗盘等多项自动化控制设备，有效保障机器人的研发，具有良好的发展前景。
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