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基于Bayes估计的机器人触觉传感器信号数据融合

Robot Tactile Sensor Signal Data Fusion Based Bayes Estimate
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摘要 针对触觉传感器不同触觉组单元获得的物体表面轮廓图像,设计了中心式数据融合结构,全局融合算法采用Bayes估计,有效地避免了单一触觉组单元不确定性误差的影响,提高物体表面轮廓数据测量和图像重构的精度,对触觉传感系统整体性能的提高有重要意义。 Aim at object surface profile image from different tactile sensor cells, center mode data fusion structure is designed. Using algorithm based on Bayes estimate in fusion center, the influence of single sensor cell uncertain errors can be avoided, surface depth data measure and image reconstruction precision of object profile can be improved, it is important in enhancing whole capability of tactile sensor system.
出处 《微电子学与计算机》 CSCD 北大核心 2003年第11期34-36,共3页 Microelectronics & Computer
基金 国家自然科学基金资助项目(60174030) 西安交通大学博士论文基金
关键词 机器人 触觉传感器 数据融合 信息处理 信息融合 信号处理 BAYES估计 机器人触觉 Robot, Tactile sensor, Bayes estimate, Data fusion
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参考文献1

  • 1S詹姆斯 普雷斯.贝叶斯统计学-原理、模型及应用[M].中国统计出版社,1992..

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