Sensorfusion zur Abstandsschätzung unter Störungen mit reflexiven optischen Sensoren mittels Multi-Layer-Perzeptron (MLP)

Es gibt viele Methoden zur Durchführung von Abstands- messungen, darunter reflexive optische Sensoren, die kostengünstig sind, aber einige Probleme wie nichtlineare Reaktion, begrenzte Betriebsbereiche aufweisen und die Messung empfindlich auf Infrarot- oder sichtbare Strahlung reagiert. Aus diesem Grund präsentiert diese Arbeit ein sensorisches Fusionsmodell, das drei reflexive optische Abstands-sensoren unterschiedlicher Reichweiten, einen Farbsensor (VIS), einen Ultraviolettstrahlungs-sensor (UV) und einen Nahinfrarotsensor (NIR) kombiniert, um den Abstand mithilfe eines Multi-Layer-Perzeptrons (MLP) zu schätzen. Ziel der Kombination verschiedener Abstandssensoren ist es, eine höhere Gesamt-reichweite zu erzielen und in einigen Bereichen Redundanz zu erreichen. Das Ziel der UV-VIS-NIR-Sensoren besteht darin, die Strahlung, der die Abstands-sensoren ausgesetzt sind, auszugleichen, um die Messung anzupassen. Mit den gewonnenen Informationen wurde der Einfluss jedes Strahlungs-typs auf die Abstands-messung bewertet. Es ist wichtig, den Abstand in diesen Bereichen zu schätzen, da in der Robotik- und Automatisierungsindustrie verschiedene damit verbundene Anwendungen behandelt werden. Das MLP wurde trainiert, indem seine Architektur zwischen vier und sechzehn Neuronen pro Schicht und zwischen drei und fünf versteckten Schichten gewechselt wurde. Schließlich wurde das Training und die Auswahl mehrerer MLP-Architekturen für die sensorische Fusion mit einem Fehler von weniger als 1 % präsentiert.