基于模糊神经网络的多传感器信息融合与障碍物识别系统 - MATLAB实现

资 源 简 介

本MATLAB项目利用模糊神经网络开发了一种多传感器信息融合系统，通过分区算法处理多传感器数据，精确识别障碍物的距离与方位，有效实现移动机器人导航中的动态避障功能。

详 情 说 明

基于模糊神经网络的多传感器信息融合与障碍物识别系统

项目介绍

本项目基于模糊神经网络构建一个多传感器信息融合系统，用于移动机器人导航中的障碍物检测与避障。该系统通过采集多个传感器的原始数据，采用分区算法确定障碍物的精确距离和方位角度。系统使用模糊神经网络模块进行环境特征提取，并利用BP神经网络对障碍物进行模式识别与环境分类，最终输出优化导航方案。系统具有良好的实时性、鲁棒性和适应性。

功能特性

• 多传感器信息融合：整合激光雷达、摄像头、超声波传感器等异构传感器数据
• 模糊神经网络处理：实现环境特征提取和不确定信息处理
• 障碍物精确识别：计算障碍物与机器人的相对距离和方位角度
• 环境智能分类：识别静止障碍物、移动障碍物等不同类型
• 自适应导航决策：根据环境分析结果生成避障和路径规划指令
• 实时性能优化：确保系统在动态环境中的快速响应能力

使用方法

1. 数据输入准备：

- 传感器原始数据：激光雷达、摄像头、超声波传感器等实时数据 - 环境参数信息：地面材质、光照条件、温湿度等辅助参数 - 机器人状态数据：当前位置、速度、转向角等运动参数

1. 系统运行：

- 启动主程序，系统自动加载预训练的神经网络模型 - 实时接收多传感器数据并进行融合处理 - 执行障碍物检测、环境分类和导航决策

1. 输出结果：

- 障碍物精确信息：相对距离、方位角度 - 环境分类结果：障碍物类型识别 - 导航控制指令：避障或路径规划决策

系统要求

• 操作系统：Windows 10/11 或 Linux 发行版
• 运行环境：MATLAB R2020b 或更高版本
• 硬件配置：至少8GB内存，支持多传感器数据处理的CPU
• 传感器支持：兼容常见激光雷达、摄像头和超声波传感器

文件说明

main.m文件作为系统的主入口点，负责协调整个障碍物识别与导航决策流程。它实现了多传感器数据的采集与同步处理，通过调用模糊神经网络模块完成环境特征提取，并利用BP神经网络进行障碍物模式识别。该文件还负责执行环境分类分析，生成精确的障碍物距离和方位信息，最终输出适用于移动机器人的导航控制指令，确保避障行为的实时性和准确性。