分析了常规传感器的性能和多传感器融合的必要性,包括radar、激光雷达、摄像机、超声波、GPS、IMU和V2X。根据最近研究中的差异,将融合策略分为四类,并指出了一些不足之处。传感器融合主要应用于多目标跟踪和环境重建,论文讨论了多目标跟踪中建立运动模型和数据关联的方法。最后,作者分析了当前研究中的不足,并提出了...
1简介多模态传感器融合意味着信息互补、稳定和安全,长期以来都是自动驾驶感知的重要一环。然而信息利用的不充分、原始数据的噪声及各个传感器间的错位(如时间戳不同步),这些因素都导致融合性能一直受限。本文…
摘 要:多传感器数据融合广泛应用于自动目标识别、战场监视、自动飞行器导航与控制、机器人、工业过程控制、遥感、医疗诊断、图像处理、模式识别等领域。介绍了多传感器数据融合技术的概念、处理模型、融合层次等问题,综述了近年来多传感器融合技术的研究进展和应用,预测了未来的发展趋势。关键词:多传感器;信息融合;复杂...
多传感器融合SLAM研究综述 目录 1.内容简述...2 1.1SLAM问题的概述和重要性...3 1.2多传感器融合的优势...4 1.3文档结构...6 2.传感器技术...6 2.1视觉传感器...
1、多传感器信息融合概念多传感器信息融合是指综合来自多个传感器的感知数据,以产生更可靠、更准确 或更精确的信息。经过融合的多传感器系统能完善地、精确地反映检测对象特性, 消除信息的不确定性,提高传感器的可靠性。经过融合的多传感器信息具有以下 特性:信息的冗余性、信息的互补性、信息的实时性和信息的低成本性...
多传感器数据融合技术综述 .pdf,多传感器数据融合技术综述 一、多传感器数据融合的定义 数据融合技术(Multiple Sensor Information Fusion,MSIF )又称 信息融合技术,它的研究起源于军事指挥智能通讯系统,即 C3I (Command ,Control,Communication and Intelligence)
摘要:随着现代目标跟踪场景的日益复杂化,单一传感器探测系统已无法满足目标跟踪的实际需求,多传感器数据融合技术成为复杂场景下目标跟踪问题的重要解决方案。本文综述了多传感器数据融合中的数据关联和估计融合这两项关键过程的基本原理与研究现状,整理了神经网络、强化学习...
SLAM中,先验值通常从一系列传感器获得,比如惯性测量单元(IMU)和编码器,而观测值则是通过GPS、相机和激光雷达等其他传感器获取的,后验值是融合了先验信息与观测数据之后得到的结果,它代表了根据所有已知信息计算出的最优定位输出。可以表达为: 其中,...
多传感器信息融合,即利用计算机技术对来自多个传感器的信息进行处理,提取有用的特征信息,并消除冗余和矛盾信息,最终形成对环境的全面、准确描述。这种技术能够充分利用各传感器之间的互补性,提高信息的利用率和可靠性,为决策提供更为全面、准确的依据。 本文旨在对多传感器信息融合技术及其应用进行综述。将介绍多传感器信息...
BEV特征具有以下优点:1. 能够支持多传感器融合,方便下游多任务共享feature。2. 不同物体在BEV视角下没有变形问题,能够使模型集中于解决分类问题。3. 能够融合多个视角解决遮挡问题和物体重叠问题。但是,BEV特征也有一些问题,例如grid的大小影响检测的细粒度,并且存在大量背景的存储冗余,因为BEV存储了全局的语义信息。