5.2多傳感器融合多傳感器融合多傳感器數據融合的定義可概括為:充分利用不同時間與空間的多傳感器數據資源,采用計算機技術對按時間序列獲得的多傳感器觀測數據,在一定準則下進行分析、綜合、支配和使用,獲得對被測對象的一致性解釋與描述,進而實現相應的決策和估計,使系統獲得比它的各組成部分更充分的信息。多傳感器融合1.多傳感器數據融合技術原理2.多傳感器數據融合方法3.多傳感器數據融合的系統結構模型1.多傳感器數據融合技術原理多傳感器數據融合技術的基本原理就像人腦中和處理信息一樣，充分利用多個傳感器資源，通過對多傳感器及其觀測信息的合理支配和使用，把多傳感器在空間和時間上冗余或互補信息依據某種準則來進行組合，以獲得被測對象的一致性解釋或描述。常見的隨機類多傳感器數據融合方法加權平均法卡爾曼濾波法多貝葉斯估計法D-S證據推理法產生式規則常見的人工智能類多傳感器數據融合方法模糊邏輯推理人工神經網絡法多傳感器數據融合的系統結構模型多傳感器數據融合的系統結構模型，一般有三種基本形式： 集中式 分布式 混合式多傳感器標定傳感器標定是自動駕駛的基本需求,良好的標定是多傳感器數據融合的基礎,一輛車上裝了多個/多種傳感器,而它們之間的坐標關系是需要確定的。標定過程可分成兩部分:內部參數標定和外部參數標定。內部參數是決定傳感器內部的映射關系,比如攝像頭的焦距、偏心和像素橫縱比(畸變系數);而外部參數是決定傳感器和外部某個坐標系的轉換關系,比如姿態參數等。多傳感器標定攝像頭的標定是計算機視覺中三維重建的前提,著名的張氏標定法,利用絕對圓錐曲線(absoluteconic)不變性得到的平面標定算法簡化了控制場。另外在自動駕駛研究中,GPS-IMU和攝像頭或者激光雷達的標定、雷達和攝像頭之間的標定也是常見的。多傳感器標定不同傳感器之間標定最大的問題是如何衡量最佳,因為獲取的數據類型不一樣:1)攝像頭是RGB圖像的像素陣列。2)激光雷達是3D點云距離信息。3)GPS-IMU給的是車身位置姿態信息。4)微波雷達是2D反射圖。多傳感器融合算法智能車輛感知和定位中多傳感器融合成了無人駕駛領域的趨勢,融合按照實現原理分為： 硬件層的融合 數據層融合 任務層融合多傳感器融合算法硬件層融合如禾賽和Mobileye等傳感器廠商,利用傳感器的底層數據進行融合;數據層融合,利用各種傳感器得到后期數據,即每個傳感器各自獨立生成目標數據,再由主處理器融合這些特征數據來實現感知任務;任務層融合,先由各傳感器完成感知或定位任務,如障礙物檢測、車道線檢測、語義分割和跟蹤,以及車輛自身定位等,然后添加置信度進行融合。多傳感器融合1.多傳感器數據融合技術原理2.多傳感器數據融合方法3.多傳感器數據融合的系統結構模型

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