傳(chuan) 感器融合集成了來自多個(ge) 傳(chuan) 感器的數據，以提供對被監視或控製的環境或係統的全麵、準確的了解。
人們(men) 可以執行複雜的任務，例如駕駛汽車或進行運動，因為(wei) 他們(men) 具有多種感官，例如聽覺、視覺、觸覺和平衡。我們(men) 的大腦可以整合所有這些輸入，並實時決(jue) 定在正常和意外情況下要做什麽(me) 。我們(men) 之前也有這些活動的經驗，可以提供背景信息。我們(men) 還可以向我們(men) 的知識庫添加新的經驗並提高我們(men) 的績效。
傳(chuan) 感器融合技術應用於(yu) 汽車駕駛係統
簡單的機器是用單個(ge) 傳(chuan) 感器構建的。例如，電梯和車庫門開啟器使用光學傳(chuan) 感器來避免接近人員。
先進的機器必須能夠集成和處理多個(ge) 傳(chuan) 感器的輸出，以執行複雜的任務，例如駕駛汽車、駕駛飛機或踢足球。
注意：傳(chuan) 感器融合有時被稱為(wei) “多傳(chuan) 感器融合”或“多傳(chuan) 感器數據融合”，但它們(men) 本質上是相同的。
傳(chuan) 感器融合有不同級別。高級傳(chuan) 感器融合是指集成和處理來自多個(ge) 傳(chuan) 感器或來源的數據，以在抽象層麵提取有意義(yi) 的信息和見解。
在自動駕駛汽車的推動下，傳(chuan) 感器技術和傳(chuan) 感器融合技術在汽車行業(ye) 快速發展。但這不僅(jin) 僅(jin) 是汽車：傳(chuan) 感器融合如今被應用於(yu) 越來越多的領域，包括機器人、國防、醫學、遠程醫療和圖像處理等。
以下是傳(chuan) 感器融合背後的關(guan) 鍵硬件和軟件技術。
ADAS 和自動駕駛汽車技術的一些關(guan) 鍵傳(chuan) 感器
各種單獨傳(chuan) 感器的技術進步是傳(chuan) 感器融合的基礎。傳(chuan) 感器捕獲有關(guan) 環境或被測物體(ti) 的視覺、空間和時間信息，包括：
• 雷達（無線電探測和測距）傳(chuan) 感器可以探測高速行駛的車輛前方的物體(ti) 。它們(men) 在惡劣的天氣條件下也能正常運行。
• LiDAR（光檢測和測距）傳(chuan) 感器提供高分辨率 3D 數據，可以精確繪製環境圖並檢測障礙物，並且不需要環境光即可工作。 LiDAR 構建稱為(wei) “點雲(yun) ”的灰度 3D 地圖。
LiDAR（光檢測和測距）傳(chuan) 感技術應用
• 多光譜激光雷達將激光雷達與(yu) 相機和光譜儀(yi) 等其他傳(chuan) 感器相結合，以提供額外的環境信息，包括顏色。上圖是汽車捕獲的點雲(yun) 的正投影。這些點基於(yu) 信號強度乘以範圍，橙色表示較亮的區域，藍色表示較暗的區域。
• 攝像頭執行對象檢測、車道標記、交通標誌識別和讀取、語義(yi) 分割以及顏色識別。結合 OCR 算法，攝像頭圖像可以“讀取”路標上的文本，提取關(guan) 鍵含義(yi) 。
通過 Dewesoft DAQ 係統進行實際駕駛測試，記錄模擬、數字、CAN 總線、GPS/INU 和攝像機數據。
• GNSS （全球導航衛星係統）使用頭頂上的衛星來提供精確的導航。然而，當隧道、車庫或高層建築遮擋天空視野時，它們(men) 就不起作用了。
• IMU（慣性測量單元）傳(chuan) 感器可以使用內(nei) 部陀螺儀(yi) 、加速度計和磁力計進行“航位推算”。盡管如此，如果沒有絕對的外部位置參考，它們(men) 的精度會(hui) 隨著時間的推移而漂移。傳(chuan) 感器融合結合了 GNSS 和 IMU 係統的優(you) 點和缺點，並減輕了它們(men) 的影響。潛艇使用 IMU 在海底導航。當天空進入視野時，GNSS 數據可糾正 IMU 傳(chuan) 感器漂移。
定位和繪圖技術估計物體(ti) 的位置和方向。SLAM（同時定位和建圖）技術用於(yu) 傳(chuan) 感器融合應用，尤其是機器人和自動駕駛車輛，以構建周圍環境的地圖，並在其中定位傳(chuan) 感器平台。
視覺裏程計是一種計算機視覺技術，通過分析攝像機圖像來估計車輛的運動。幀之間的跟蹤功能無需外部傳(chuan) 感器即可計算車輛的相對位置和方向。視覺裏程計以這種方式估計傳(chuan) 感器的自我運動（例如，相對於(yu) 環境的運動）。視覺 SLAM擴展了這一概念，可以同時計算傳(chuan) 感器的軌跡並繪製環境圖。
傳(chuan) 感器數據集成通常涉及數據格式、協議和時間同步。集成異構傳(chuan) 感器數據並確保傳(chuan) 感器和處理單元之間的無縫通信至關(guan) 重要。其中包括標準化通信協議（例如CAN總線、以太網）、數據集成中間件和數據同步方法。
數字信號飛越高速公路
信號處理算法對原始數據進行預處理、過濾並提取有用信息。這包括降噪、特征提取和數據標準化。這些算法在準備融合傳(chuan) 感器數據方麵發揮著至關(guan) 重要的作用。
• 卡爾曼濾波：卡爾曼濾波是一種遞歸算法，用於(yu) 通過將噪聲傳(chuan) 感器測量值與(yu) 預測模型相結合來估計動態係統的狀態。
• 貝葉斯推理：貝葉斯推理是一種統計框架，用於(yu) 根據先驗知識和觀察到的證據更新有關(guan) 係統狀態的信念，通常用於(yu) 概率推理。
• 小波分析：小波分析是一種將信號分解為(wei) 不同頻率分量的數學工具。它有助於(yu) 傳(chuan) 感器數據的特征提取和去噪。
• 傅裏葉變換：傅裏葉變換是一種將信號分解為(wei) 頻率分量的數學技術，可以分析周期性和非周期性現象。
• 隱馬爾可夫模型： HMM 是用於(yu) 表示觀察序列的概率模型。它們(men) 對於(yu) 時間序列數據特別有用。
• 神經網絡：神經網絡是受人腦結構啟發的機器學習(xi) 模型。他們(men) 可以檢測和學習(xi) 複雜的關(guan) 係並執行分類和回歸等任務。傳(chuan) 感器融合應用中最常使用的神經網絡類型是卷積神經網絡、循環神經網絡、圖神經網絡、深度置信網絡和自動編碼器。
• 共識過濾：共識過濾涉及通過在多個(ge) 傳(chuan) 感器之間達成共識來迭代地完善估計。每個(ge) 傳(chuan) 感器或代理都會(hui) 提供其估計值，然後將其與(yu) 其他傳(chuan) 感器或代理的估計值進行比較並融合。不推薦使用離群值，而更一致的估計值則更高。這個(ge) 迭代過程增強了係統結果。
傳(chuan) 感器融合的應用範圍從(cong) 醫學成像到機器人技術
傳(chuan) 感器融合的應用範圍從(cong) 醫學成像到機器人，從(cong) 自動駕駛汽車到工業(ye) 自動化和控製係統。
• 數據采集係統
• 自動駕駛汽車
• 無人機
• 室內(nei) 導航
• 工業(ye) 自動化和過程控製
• 醫學影像
• 神經網絡
• 機器人技術
• 衛生保健
• 增強現實和虛擬現實
• 國防與(yu) 安全
有效地使用傳(chuan) 感器融合需要的不僅(jin) 僅(jin) 是傳(chuan) 感器、算法和信號處理的結合。將深度特定領域知識應用於(yu) 傳(chuan) 感器融合是實現傳(chuan) 感器融合最佳結果的關(guan) 鍵。其他幾個(ge) 挑戰包括：
傳(chuan) 感器差異很大，數據在格式、準確度、精確度和采樣率方麵也可能存在很大差異。集成來自具有不同特征的不同類型傳(chuan) 感器（例如攝像機、激光雷達、雷達）的數據可能具有挑戰性。確保異構數據源之間的一致性和兼容性對於(yu) 異構傳(chuan) 感器數據的融合至關(guan) 重要。
由於(yu) 環境因素、硬件限製或固有的傳(chuan) 感器特性，傳(chuan) 感器容易出現噪聲、不準確和不確定性。處理和減輕這些不確定性對於(yu) 產(chan) 生可靠且準確的融合輸出至關(guan) 重要。傳(chuan) 感器融合精度取決(jue) 於(yu) 卡爾曼濾波、貝葉斯推理和概率建模等技術來解決(jue) 噪聲和不確定性。
傳(chuan) 感器融合通常涉及複雜的數學算法和計算過程，特別是在需要快速數據處理的實時應用中。隨著傳(chuan) 感器數量的增加或融合算法複雜性的增加，計算需求也會(hui) 隨之增加。平衡準確的融合結果與(yu) 計算效率的需求是一項重大挑戰，特別是在嵌入式係統或移動平台等資源受限的環境中。
隨著越來越多的係統獲得自主能力，傳(chuan) 感器融合的進步將繼續下去。
跨域融合是最令人興(xing) 奮的可能性之一。來自不同領域（例如物聯網設備、社交媒體(ti) 和公共數據庫）的傳(chuan) 感器數據可以集成，以提供對複雜係統和現象的更全麵的理解。
工程師可以利用量子計算的進步來提高傳(chuan) 感器融合的速度和功能。速度對於(yu) 陸地、海上和空中的自動駕駛汽車等實時應用至關(guan) 重要，這對人類安全至關(guan) 重要。實時傳(chuan) 感器融合的需求日益增長。
集成先進的人工智能和機器學習(xi) 算法將使更加智能和自適應的傳(chuan) 感器融合係統能夠從(cong) 數據中學習(xi) 並不斷改進。
所有這些強大的技術都會(hui) 幹擾個(ge) 人隱私權。行業(ye) 必須確保傳(chuan) 感器融合不斷發展，同時不損害隱私權。
先進的信號處理算法
通過集成來自多個(ge) 傳(chuan) 感器的數據並應用先進的信號處理算法，傳(chuan) 感器融合使先進的機器能夠以類似人類的複雜性和準確性來感知和解釋周圍環境。
從(cong) 管理傳(chuan) 感器數據的異構性到減輕噪聲和應對計算複雜性，挑戰仍然存在。隨著傳(chuan) 感器技術、信號處理技術、數據融合架構和人工智能進步的推動，傳(chuan) 感器融合不斷發展，它有望在自主、智能和跨域集成方麵釋放前所未有的能力。
傳(chuan) 感器融合有望徹底改變我們(men) 與(yu) 周圍世界互動和理解的方式，開創跨行業(ye) 創新和可能性的新時代。
• 3DMGX5-GNSS/INS 高性能 GNSS 導航傳(chuan) 感器
• 3DMCX5-GNSS/INS 高性能 GNSS 導航傳(chuan) 感器
• 3DMGX5-GNSS/AHRS 高性能 GNSS 導航傳(chuan) 感器
• 3DMCX5-IMU 高性能工業(ye) 級慣性測量單元
• 3DMGX5-IMU 高性能慣性測量單元（IMU）
• Advanced Navigation Motus MEMS IMU 傳(chuan) 感器
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