資料介紹
基于線性均方估計建立了q 叉樹的多尺度自回歸模型. 該模型應用于分布式多分辨率多
傳感器進行建模, 可實現多分辨率多傳感器的動態數據融合. 將該算法用于高精度劃線切割機器人系統中多傳感器的建模, 實現了型鋼劃線切割過程中型鋼邊緣的動態檢測. 實驗結果表明, 多分辨率多傳感器數據融合可消除噪聲的干擾, 提高檢測系統的測量精度和整個加工系統的加工精度.
關鍵詞: 多傳感器; 動態數據融合; q 叉樹; 邊緣檢測
Abs tra c t: A class of m u lt iscale au to regression model based on qth2o rder t ree w as in t roduced and the algo2 rithm is based on the linear m ean square est im aiton. The model w as app lied to deal w ith the p rob lem of dist ribu ted m u lt ireso lu t ion dynam ic data fu sion. The model w as also app lied to model the m u lt isen so r in h igh p recision m ark ing2cu t t ing robo t system and to do the dynam ic m easu rem en t of p rof iled bars’ edge in
the m ark ing and cu t t ing p rocess. The experim en tal resu lt show s that the m u lt ireso lu t ion m u lt isen so r data fu sion can deno ise and enhance the p recision of m easu ring and m ach in ing of the system.
Ke y w o rds: m u lt isen so r; dynam ic data fu sion; qth2o rder t ree; edge m easu rem en t
傳感器進行建模, 可實現多分辨率多傳感器的動態數據融合. 將該算法用于高精度劃線切割機器人系統中多傳感器的建模, 實現了型鋼劃線切割過程中型鋼邊緣的動態檢測. 實驗結果表明, 多分辨率多傳感器數據融合可消除噪聲的干擾, 提高檢測系統的測量精度和整個加工系統的加工精度.
關鍵詞: 多傳感器; 動態數據融合; q 叉樹; 邊緣檢測
Abs tra c t: A class of m u lt iscale au to regression model based on qth2o rder t ree w as in t roduced and the algo2 rithm is based on the linear m ean square est im aiton. The model w as app lied to deal w ith the p rob lem of dist ribu ted m u lt ireso lu t ion dynam ic data fu sion. The model w as also app lied to model the m u lt isen so r in h igh p recision m ark ing2cu t t ing robo t system and to do the dynam ic m easu rem en t of p rof iled bars’ edge in
the m ark ing and cu t t ing p rocess. The experim en tal resu lt show s that the m u lt ireso lu t ion m u lt isen so r data fu sion can deno ise and enhance the p recision of m easu ring and m ach in ing of the system.
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傳感器
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