多传感器数据融合比单一传感器信息有如下优点，即容错性、互补性、实时性、经济性，所以逐步得到推广应用。应用领域除军事外，已适用于自动化技术、机器人、海洋监视、地震观测、建筑、空中交通管制、医学诊断、遥感技术等方面。有鉴于传感器技术的微型化、智能化程度提高，在信息获取基础上，多种功能进一步集成以致于融合...
此外，传感器融合技术还广泛应用于解决GPS导航中的误差问题。GPS技术虽然广泛用于行车定位，但其误差、多路径效应以及更新频率低等问题限制了其应用。传感器融合技术能够结合GPS与惯性传感器数据，充分利用各自的优点，实现更准确的定位效果。综上所述，传感器融合技术通过综合分析多个传感器获取的数据和信息，能够更准确、可靠...
同时，传感器独立接口在网络映射、定位和跟踪模块的广泛应用也确保了修改传感器设置时无需调整融合算法。2.2 FOP-MOC模型 Chavez-Garcia等人进一步提出了FOP-MOC模型，该模型巧妙地将目标的分类信息融入传感器融合过程中，采用基于证据框架的方法来处理传感器融合算法。这一模型重点解决了传感器数据关联的复杂性以及传感器融合...
多传感器融合技术 根据数据处理方法的不同,信息融合系统的体系结构有三种:分布式、集中式和混合式。 1)分布式:先对各个独立传感器所获得的原始数据进行局部处理,然后再将结果送入信息融合中心进行智能优化组合来获得最终的结果。分布式对通信带宽的需求低、计算速度快、可靠性和延续性好,但跟踪的精度却远没有集中式高;...
1.多传感器后融合技术 后融合技术:每个传感器都独立地输出探测数据信息,在对每个传感器的数据信息进行处理后,再把最后的感知结果进行融合汇总。 图1.后融合结构 2.1 Ulm自动驾驶:模块化的融合方法 Ulm大学自动驾驶项目提出了一种模块化的、传感器独立的融合方法,允许高效的传感器替换,通过在网络映射、定位和追踪等关键...
多传感器融合技术 根据数据处理方法的不同,信息融合系统的体系结构有三种:分布式、集中式和混合式。 1)分布式:先对各个独立传感器所获得的原始数据进行局部处理,然后再将结果送入信息融合中心进行智能优化组合来获得最终的结果。分布式对通信带宽的需求低、计算速度快、可靠性和延续性好,但跟踪的精度却远没有集中式高;...
单一传感器获得的信息非常有限,而且,还要受到自身品质和性能的影响,因此,智能机器人通常配有数量众多的不同类型的传感器,以满足探测和数据采集的需要。人们提出了多传感器融合技术多传感器融合又称多传感器信息融合,有时也称作多传感器数据融合。以增加各个传感器之间的信息互通,提高整个系统的可靠性和稳健性,增强数据的可信...
1 什么是多传感器融合技术 多传感器融合技术信息(Multi-sensor Fusion, MSF)指的是利用计算机技术,采用多级别、多维度组合的方式导出多传感器或多源的有用的信息和数据,包含图像信息、点云信息等,以一定的准则进行自动分析和综合,以完成所需的决策和估计而进行的信息处理过程。不仅可利用不同传感器的优势,还能提高整个...
多传感器融合技术是指利用两个或以上传感器的信息,通过融合算法进行数据处理,以提高传感器对环境的感知性能、准确性和鲁棒性的技术。这项技术可以通过所测量的多种信息的综合分析来获取更精确的数据,对于自动化控制、机器视觉、智能交通、安防监控等应用领域有着重要的意义。一般来说,多传感器融合技术包括信息融合、数据融...