【摘 要】
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该论文的主要工作包括以下几个方面：1.该文建立了基于多传感器融合技术的自引导车控制系统,系统实现了Windows平台下上下位机结合的多传感器融合,综合使用CCD摄象机、超声波传
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该论文的主要工作包括以下几个方面：1.该文建立了基于多传感器融合技术的自引导车控制系统,系统实现了Windows平台下上下位机结合的多传感器融合,综合使用CCD摄象机、超声波传感器、磁导航传感器多种传感器在结构化、半结构化环境下实现自动导航、避障和精确停车定位.2.建立了一个三层结构多传感器融合系统.为了克服BP神经网络随着输入节点增加而使得系统的学习时间变长、复杂性增加等问题,采用两个并联BP网络对进行识别,简化了网络结构.采用D-S证据理论作出行为决策,以上一级融合层次的输出为输入,有效解决上一级融合的不确定性.采用模糊控制技术有效地解决了控制过程中的打滑、机械间隙等非线性问题.3.对数据采集和图像处理的技术和方法进行了探讨,提出了一种基于不同邻域的图像快速搜索方法;建立了一个基于最小近邻法的图像标志分类器,有效识别设置的各种图像标志.
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