具体地说,多传感器数据融合原理如下: (1)N个不同类型的传感器(有源或无源的)收集观测目标的数据; (2)对传感器的输出数据(离散的或连续的时间函数数据、输出矢量、成像数据或一个直接的属性说明)进行特征提取的变换,提取代表观测数据的特征矢量Yi; (3)对特征矢量Yi进行模式识别处理(如,聚类算法、自适应神经网络或其他能将特征矢量Yi变换成目标属
通过无线传感器网络的移动机器人定位与导航,实现对不同的节点和传感器信息的融合处理,机器人能够获得定位信息是因为接收到了可利用的信息。在移动机器人上,安装有外部传感器、内部传感器、无线传感器网络节点模块。机器人模块的运动模型:机器人运动的距离和行进位移能够通过运动状态借助于传感器而获得,通过数据融合新算法,将...
本文在计算效率高的多状态约束卡尔曼滤波(MSCKF)框架下,提出了一种快速、紧耦合、单线程的激光-惯性-视觉(LIC)里程计算法,该算法具有在线时空多传感器标定功能。 开发了一个有效的滑动窗口平面特征跟踪算法来处理三维激光雷达点云测量.将这种跟踪算法集成到我们以前的LIC融合估计器中,从而使LIC2.0具有更好的性能.特别...
随着传感器技术、计算机技术和人工智能技术的不断发展,多传感器数据融合算法也在不断进步。未来,多传感器数据融合算法将更加智能化、自适应和高效化,为各个领域提供更加准确、可靠和全面的信息支持。 综上所述,多传感器数据融合算法是一种重要的数据处理技术,具有广泛的应用前景和深远的意义。
卡尔曼滤波算法是最普遍的方法,将传感器层面上报的track作为输入,但是卡尔曼滤波基于的假设是测量之间彼此独立,但由于传感器层track之间有共同的历史观测 ,测量之间具有相关性了,违反了彼此独立的假设,所以使用KF滤波无法获得无偏估计。 自适应卡尔曼滤波则可应用于此场景: ...
为了验证此惯性定位融合算法的效果,主要在行走和磁场干扰严重的两种模式下进行测试,且两种方式都是在室内完成。图3为携带传感器人员(将传感器绑在脚上)在室内某一位置出发,转一圈回到起始位置,时长约5 min;图4为携带传感器人员在下电梯过程中保持站立姿态的测试。在图3和图4中,单个陀螺仪解算(无滤波算法)用图(a...
多传感器信息融合算法 算法概述。算法分类及具体内容。数据层融合算法。这是最底层的融合方式，直接对传感器采集到的原始数据进行处理。以图像传感器为例，在数据层融合中，会将多个摄像头拍摄到的图像数据直接进行合并处理。比如采用加权平均法，根据每个传感器数据的准确性和可靠性赋予不同的权重，然后将对应的数据点进行...
毫米波雷达数据经过多普勒滤波后,采用DBSCAN聚类算法提取运动目标特征向量。特征层融合时,需建立跨模态关联矩阵,通过余弦相似度计算点云簇与图像检测框的匹配度,阈值设为0.75。对于未匹配特征,采用卡尔曼滤波预测其运动轨迹。 融合策略选择需结合实际应用场景。自动驾驶领域多采用决策级融合,各传感器独立完成目标检测后,通过...
在多传感器融合部分，目前的研究有不同的方法，多传感器采用的信息融合、融合水平和融合算法也不同。从...