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R 工业机器人控制技术研究
esearch on Control Technology of Industrial Robot

一、多传感器技术的工业机器人系统与理论介绍

（一）信息融合理论与方法

现阶段，基于多传感器技术的工业机器人系统的信息融合模型主要是一种建
立在 XML 上的数据信息资源互联汇聚的中介框架模型，使用中介（封装器体系
结构），其中采用 XML 描述数据信息资源和映射规则，为最终工业机器人的智
能化提供集成的数字化信息源。同时，基于 XML 数据的 SIXP2P 系统语义融合

模型以及模型驱动的数据融合模型，通过分离数据和元数据来降低数据融合的复
杂性，从而有效地解决了基于多传感器技术的工业机器人的数据集成问题，通过
算法模型的构建，提高多传感器技术下工业机器人的数字智能化水平。对于基于

多传感器技术的工业机器人的数据信息融合方法层面，目前主流使用的是基于中
介的方法。这种方法是通过多传感器技术下工业机器人的控制系统，将独立的指
令数据转换为底层数据源支持本地模式运行。其中，基于多传感器的工业机器人
系统借助源数据中的实际数据流支持全局模式的整体协调与融合，实现映射的方

式主要由 GAV 或 LAV 两种。当基于多传感器技术的工业机器人系统融合数据源
已知且稳定时，应采用 GAV 算法；当基于多传感器技术的工业机器人系统融合
数据源规模较大、时效性较强时，应采用 LAV 算法。

（二）基于多传感器技术的信息融合技术
基于多传感器技术的信息融合是指为集成信息系统的客户端提供多数据源统
一视图的过程，在基于多传感器技术的工业机器人系统的信息融合，指的是为集
成数据信息系统的机器人端提供更多模式识别化的操作指令。多传感器技术的信

息融合是以数字智能化信息技术为基础，包括 5G 通信、云计算和物联网技术等，
利用特定的法则对多个传感器中的信息和数据进行自动分析和处理，完成一套完
整的信息处理。目前，多传感器系统所包含的信息处理和分析功能已经远远超过

了人脑对信息的理解能力，人脑是一个非常复杂的系统，它能综合、分析、处理
周围各种信息并作出反应。基于多传感器技术的工业机器人系统也是同样的概念，
只是将信息和数据存在于系统中，达到数字智能化的处理能力。通过多传感器技

术在工业机器人系统方面的充分利用和合理使用，每个多传感器系统的信息和数
据是实时填充在工业机器人操作的时间和空间中，以此增强工业机器人的灵活性
和智能化水平，从而提高工业机器人的数字化效率和操作质量。基于多传感器技

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