基于多模态信息融合的四足机器人避障研究

作者：桂林; 颉潭成; 徐彦伟; 王银浩

来源：传感器与微系统, 2023, 42(09): 65-76.

DOI：10.13873/J.1000-9787(2023)09-0065-03

• 四足机器人
• 卡尔曼滤波算法
• 信息融合
• 避障

为了准确判断跟随过程中的障碍物距离，提高四足机器人在复杂环境下的跟随能力，提出了一种基于卡尔曼滤波(KF)和多模态信息融合的四足机器人避障方法。首先，对传感器采集到的数据进行KF,降低数据中包含的噪声；然后，通过融合算法处理滤波后的数据；最后，将融合后的数据与实际的距离数据进行比较。仿真分析结果表明：传感器采集到的数据经过滤波和融合算法处理后，同真实距离的最大差值为0.5 cm,比融合前的数据更接近于真实距离值。所提出的四足机器人避障方法对含有噪声的数据有良好的处理作用，处理后的数据波动更小，能满足四足机器人的检测要求。

• 出版日期2023
• 单位河南科技大学; 机电工程学院