传感器融合集成了来自多个传感器的数据，以提供对被监视或控制的环境或系统的全面、准确的了解。
人们可以执行复杂的任务，例如驾驶汽车或进行运动，因为他们具有多种感官，例如听觉、视觉、触觉和平衡。我们的大脑可以整合所有这些输入，并实时决定在正常和意外情况下要做什么。我们之前也有这些活动的经验，可以提供背景信息。我们还可以向我们的知识库添加新的经验并提高我们的绩效。
传感器融合技术应用于汽车驾驶系统
简单的机器是用单个传感器构建的。例如，电梯和车库门开启器使用光学传感器来避免接近人员。
先进的机器必须能够集成和处理多个传感器的输出，以执行复杂的任务，例如驾驶汽车、驾驶飞机或踢足球。
注意：传感器融合有时被称为“多传感器融合”或“多传感器数据融合”，但它们本质上是相同的。
传感器融合有不同级别。高级传感器融合是指集成和处理来自多个传感器或来源的数据，以在抽象层面提取有意义的信息和见解。
在自动驾驶汽车的推动下，传感器技术和传感器融合技术在汽车行业快速发展。但这不仅仅是汽车：传感器融合如今被应用于越来越多的领域，包括机器人、国防、医学、远程医疗和图像处理等。
以下是传感器融合背后的关键硬件和软件技术。
ADAS 和自动驾驶汽车技术的一些关键传感器
各种单独传感器的技术进步是传感器融合的基础。传感器捕获有关环境或被测物体的视觉、空间和时间信息，包括：
• 雷达（无线电探测和测距）传感器可以探测高速行驶的车辆前方的物体。它们在恶劣的天气条件下也能正常运行。
• LiDAR（光检测和测距）传感器提供高分辨率 3D 数据，可以精确绘制环境图并检测障碍物，并且不需要环境光即可工作。 LiDAR 构建称为“点云”的灰度 3D 地图。
LiDAR（光检测和测距）传感技术应用
• 多光谱激光雷达将激光雷达与相机和光谱仪等其他传感器相结合，以提供额外的环境信息，包括颜色。上图是汽车捕获的点云的正投影。这些点基于信号强度乘以范围，橙色表示较亮的区域，蓝色表示较暗的区域。
• 摄像头执行对象检测、车道标记、交通标志识别和读取、语义分割以及颜色识别。结合 OCR 算法，摄像头图像可以“读取”路标上的文本，提取关键含义。
通过 Dewesoft DAQ 系统进行实际驾驶测试，记录模拟、数字、CAN 总线、GPS/INU 和摄像机数据。
• GNSS （全球导航卫星系统）使用头顶上的卫星来提供精确的导航。然而，当隧道、车库或高层建筑遮挡天空视野时，它们就不起作用了。
• IMU（惯性测量单元）传感器可以使用内部陀螺仪、加速度计和磁力计进行“航位推算”。尽管如此，如果没有绝对的外部位置参考，它们的精度会随着时间的推移而漂移。传感器融合结合了 GNSS 和 IMU 系统的优点和缺点，并减轻了它们的影响。潜艇使用 IMU 在海底导航。当天空进入视野时，GNSS 数据可纠正 IMU 传感器漂移。
定位和绘图技术估计物体的位置和方向。SLAM（同时定位和建图）技术用于传感器融合应用，尤其是机器人和自动驾驶车辆，以构建周围环境的地图，并在其中定位传感器平台。
视觉里程计是一种计算机视觉技术，通过分析摄像机图像来估计车辆的运动。帧之间的跟踪功能无需外部传感器即可计算车辆的相对位置和方向。视觉里程计以这种方式估计传感器的自我运动（例如，相对于环境的运动）。视觉 SLAM扩展了这一概念，可以同时计算传感器的轨迹并绘制环境图。
传感器数据集成通常涉及数据格式、协议和时间同步。集成异构传感器数据并确保传感器和处理单元之间的无缝通信至关重要。其中包括标准化通信协议（例如CAN总线、以太网）、数据集成中间件和数据同步方法。
数字信号飞越高速公路
信号处理算法对原始数据进行预处理、过滤并提取有用信息。这包括降噪、特征提取和数据标准化。这些算法在准备融合传感器数据方面发挥着至关重要的作用。
• 卡尔曼滤波：卡尔曼滤波是一种递归算法，用于通过将噪声传感器测量值与预测模型相结合来估计动态系统的状态。
• 贝叶斯推理：贝叶斯推理是一种统计框架，用于根据先验知识和观察到的证据更新有关系统状态的信念，通常用于概率推理。
• 小波分析：小波分析是一种将信号分解为不同频率分量的数学工具。它有助于传感器数据的特征提取和去噪。
• 傅里叶变换：傅里叶变换是一种将信号分解为频率分量的数学技术，可以分析周期性和非周期性现象。
• 隐马尔可夫模型： HMM 是用于表示观察序列的概率模型。它们对于时间序列数据特别有用。
• 神经网络：神经网络是受人脑结构启发的机器学习模型。他们可以检测和学习复杂的关系并执行分类和回归等任务。传感器融合应用中最常使用的神经网络类型是卷积神经网络、循环神经网络、图神经网络、深度置信网络和自动编码器。
• 共识过滤：共识过滤涉及通过在多个传感器之间达成共识来迭代地完善估计。每个传感器或代理都会提供其估计值，然后将其与其他传感器或代理的估计值进行比较并融合。不推荐使用离群值，而更一致的估计值则更高。这个迭代过程增强了系统结果。
传感器融合的应用范围从医学成像到机器人技术
传感器融合的应用范围从医学成像到机器人，从自动驾驶汽车到工业自动化和控制系统。
• 数据采集系统
• 自动驾驶汽车
• 无人机
• 室内导航
• 工业自动化和过程控制
• 医学影像
• 神经网络
• 机器人技术
• 卫生保健
• 增强现实和虚拟现实
• 国防与安全
有效地使用传感器融合需要的不仅仅是传感器、算法和信号处理的结合。将深度特定领域知识应用于传感器融合是实现传感器融合最佳结果的关键。其他几个挑战包括：
传感器差异很大，数据在格式、准确度、精确度和采样率方面也可能存在很大差异。集成来自具有不同特征的不同类型传感器（例如摄像机、激光雷达、雷达）的数据可能具有挑战性。确保异构数据源之间的一致性和兼容性对于异构传感器数据的融合至关重要。
由于环境因素、硬件限制或固有的传感器特性，传感器容易出现噪声、不准确和不确定性。处理和减轻这些不确定性对于产生可靠且准确的融合输出至关重要。传感器融合精度取决于卡尔曼滤波、贝叶斯推理和概率建模等技术来解决噪声和不确定性。
传感器融合通常涉及复杂的数学算法和计算过程，特别是在需要快速数据处理的实时应用中。随着传感器数量的增加或融合算法复杂性的增加，计算需求也会随之增加。平衡准确的融合结果与计算效率的需求是一项重大挑战，特别是在嵌入式系统或移动平台等资源受限的环境中。
随着越来越多的系统获得自主能力，传感器融合的进步将继续下去。
跨域融合是最令人兴奋的可能性之一。来自不同领域（例如物联网设备、社交媒体和公共数据库）的传感器数据可以集成，以提供对复杂系统和现象的更全面的理解。
工程师可以利用量子计算的进步来提高传感器融合的速度和功能。速度对于陆地、海上和空中的自动驾驶汽车等实时应用至关重要，这对人类安全至关重要。实时传感器融合的需求日益增长。
集成先进的人工智能和机器学习算法将使更加智能和自适应的传感器融合系统能够从数据中学习并不断改进。
所有这些强大的技术都会干扰个人隐私权。行业必须确保传感器融合不断发展，同时不损害隐私权。
先进的信号处理算法
通过集成来自多个传感器的数据并应用先进的信号处理算法，传感器融合使先进的机器能够以类似人类的复杂性和准确性来感知和解释周围环境。
从管理传感器数据的异构性到减轻噪声和应对计算复杂性，挑战仍然存在。随着传感器技术、信号处理技术、数据融合架构和人工智能进步的推动，传感器融合不断发展，它有望在自主、智能和跨域集成方面释放前所未有的能力。
传感器融合有望彻底改变我们与周围世界互动和理解的方式，开创跨行业创新和可能性的新时代。
• 3DMGX5-GNSS/INS 高性能 GNSS 导航传感器
• 3DMCX5-GNSS/INS 高性能 GNSS 导航传感器
• 3DMGX5-GNSS/AHRS 高性能 GNSS 导航传感器
• 3DMCX5-IMU 高性能工业级惯性测量单元
• 3DMGX5-IMU 高性能惯性测量单元（IMU）
• Advanced Navigation Motus MEMS IMU 传感器
