移动智能自主系统(MIAS)是一个新兴、快速发展的研究领域,被普遍认为是通用的研发领域。就现有研究成果而言,其研究对象主要面向机器人学,如野外机器人等。
然而,《移动智能自主系统》中MIAS不仅仅面向机器人领域,还包括几项与之密切相关的技术,这些技术的一些要素如机动性、智能和/或自主性操作,不仅适用于机器人,而且适用于其他移动工具,如微型飞行器(MAV)和无人飞行器(UAV)。MIAS研发中重要的子领域是:感知和推理;机动性能、自主性能和导航性能;触觉和远程操作;图像融合或计算机视觉;机器人及其操纵器的数学建模;机器人架构规划和学习行为的硬件或软件体系结构;交通工具中的机器人的路径与运动规划和控制;用于用户与机器人(含其他交通工具)之间交流的人机交互界面。人工神经网络(ANN)系统、模糊逻辑系统(FLS)、概率推理和近似推理(PAR)、静态和动态贝叶斯网络(SDBN)以及遗传算法(GA)等的应用促进了上述诸多领域的发展。在多层面的数据融合过程中,位置、纯方位跟踪运动融合,用于场景识别的图像融合和跟踪,用于构建全局模型的信息融合,用于跟踪和控制行动的决策融合以及多传感器数据融合(MSD