基于多传感器信息融合的移动机器人控制的中期报告本研究旨在通过融合多种传感器信息，提高移动机器人的控制性能和决策精度。当前，随着传感器技术的发展，移动机器人已经可以搭载多种类型的传感器，包括激光雷达、摄像头、惯性传感器等，这使得机器人能够获得丰富的环境信息，但也带来了传感器数据的多样性和不一致性问题。因此，本研究提出了一种基于多传感器信息融合的移动机器人控制方法。该方法主要包括以下步骤：1.传感器数据预处理：将不同传感器获得的数据转化为统一数据格式，利用滤波技术对数据进行平滑处理，降低数据噪声和不一致性的影响。2.信息融合：采用传统的加权算法和基于卡尔曼滤波的信息融合算法，将不同传感器获得的信息整合起来，得到更准确和可靠的环境信息。3.移动机器人控制：利用融合后的环境信息进行路径规划、定位、避障等控制任务，提高移动机器人的运动性能和决策精度。目前，本研究已经完成了传感器数据预处理和信息融合的基础研究，初步验证了该方法的有效性。下一步，我们将针对移动机器人控制任务进行实验验证，进一步完善该方法并推广应用。