模糊神经网络的多传感器信息融合

资 源 简 介

基于模糊神经网络的多传感器信息融合，提出了一种简单、有效的分区算法来确定障碍物的距离和方位。采用BP神经网络对障碍物环境进行分类以及模式识别，为移动机器人的导航和避障提供了一种有效的方法。

详 情 说 明

基于模糊神经网络的多传感器信息融合提供了一个简单而有效的分区算法，用于确定障碍物的距离和方位。这种方法利用BP神经网络对障碍物环境进行分类和模式识别，为移动机器人的导航和避障提供了一种高效的解决方案。

该算法的核心思想是将来自多传感器的信息进行融合，以获得更准确的障碍物位置和属性。通过将传感器数据输入到BP神经网络中，系统能够学习和识别不同类型的障碍物，并根据其特征进行分类。这样，移动机器人就能够在复杂的环境中准确地感知和理解障碍物的位置和性质。

为了验证算法的有效性，我们进行了一系列实验。实验结果表明，基于模糊神经网络的多传感器信息融合方法在障碍物距离和方位的确定方面具有很高的准确性和鲁棒性。这为移动机器人的导航和避障提供了一个可靠且有效的解决方案。

综上所述，基于模糊神经网络的多传感器信息融合是一种简单、有效的分区算法，可用于确定障碍物的距离和方位。它利用BP神经网络进行障碍物环境的分类和模式识别，为移动机器人的导航和避障提供了一种高效的方法。