智能自主式移动机器人信息集成的实时高速处理方法

本项目研究通过在智能机器人信息集成系统中的识别、推理与控制等子系统中分别加入人工神经网络的并行处理模块，从而提高了整个系统的处理能力，使其达到实时运行要求。系统中各子系统所表达的环境信息与动作规划之间的复杂非线性关系在神经网络的处理下得以简化，数据融合后的鲁棒性与准确性以及算法实时性达到最佳的效果，克服了传统方法的不足。基于神经网络的分布存储和快速处理技术来研制智能自主式移动机器人的一半识别和规划集成系统是本研究的创新特色之一。另一项意义为：智能信息融合方法可以推广应用到其它信息处理领域。该研究的系统具有显著的快速响应特点，能适合自主式智能机器人的实时导航与控制。本研究已基本达到了预期的目标。