9、复杂场景下的信息融合与网络柔性关节机械臂系统的共识控制

复杂场景下的信息融合与网络柔性关节机械臂系统的共识控制

在工业和科技领域，复杂场景下的信息处理以及多机器人系统的协同控制一直是研究的热点。本文将介绍一种基于 BF - EMD 的复杂场景信息融合方法，以及利用能量整形方法解决网络柔性关节机械臂系统分布式共识控制问题。

基于 BF - EMD 的复杂场景信息融合方法

在复杂的工业环境中，存在着大量的干扰因素，如灰尘、烟雾、火花和环境噪声等，这给信息的获取和处理带来了很大的挑战。为了解决这个问题，研究人员提出了一种基于 BF - EMD 的信息融合方法。

该方法的具体操作步骤如下：
1. 数据采集 ：结合人工智能技术，利用视觉传感器和振动传感器，获取复杂工业环境中的数据信息。
2. 数据优化 ：通过 BF - EMD 处理方法，对采集到的图像信息和振动波形信号进行优化，有效过滤复杂环境中由灰尘、烟雾、火花和环境噪声等引起的干扰。
3. 特征提取 ：从处理后的优化信息中提取特征值。
4. 信息融合 ：通过特征级模糊专家系统对信息进行融合。

将该方法应用于高炉出铁口状态的验证实验，结果表明该方法具有以下性能：
- 适用性 ：适用于更复杂的场景，在高炉出铁口状态验证实验中取得了良好的效果。
- 安全性 ：在复杂工业场景中，危险区域对工人存在安全隐患，该方法取代了传统的人工监控方法。
- 稳定性