多传感器融合(Multi-sensor Fusion, MSF)是利用计算机技术,将来自多传感器或多源的信息和数据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。 一、基本原理 多传感器融合基本原理就像人脑综合处理信息的过程一样,将各种传感器进行多层次、多空间的信息互补和优化组合处理,最终产生对观测环境...
通过本survey, 希望能够分析自动驾驶过程中多传感器融合的现状,并提供更有效和可靠的融合策略。 多源异构信息融合(MSHIF)综合利用了不同传感器获得的信息,避免了单个传感器的感知局限性和不确定性,形成了对环境或目标的更全面的感知和识别,提高了系统的外部感知能力[1]。目前,MSHIF技术已广泛应用于故障检测、遥感、人...
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...
由于在不同的数据提取阶段采用不同的融合策略,因此在多传感器数据融合中使用不同的融合算法。 1.基于可分辨单元的融合策略 基于可分辨单元(FSBDU)的融合策略或数据级融合,是指将不同传感器的可分辨单元的数据直接融合,然后对融合后的数据进行进一步处理的融合过程。FSBDU[93],[94]基本上用于多源图像融合以增强图像,...
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...
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...
多模态融合是自动驾驶系统感知的一个基本任务,最近引起了许多研究者的兴趣。然而,由于原始数据的噪声、信息的未充分利用以及多模态传感器的未对齐,实现相当好的性能并不是一件容易的事情。在本文中,我们对现有的自动驾驶多传感器融合感知方法进行了文献综述。整体上,我们对50多篇论文进行了详细的分析,其中包括使用激光雷...
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。
多传感器信息融合是指通过不同类型的传感器获取的数据进行融合和分析,以提高信息的精确性和可靠性。这些传感器可以是同种类型的,如多个摄像头用于图像融合;也可以是不同类型的,如摄像头和温湿度传感器用于环境监测。 其次,多传感器信息融合可分为数据级信息融合和特征级信息融合。数据级信息融合是指直接采用传感器原始...
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)