傳感器融合集成了來自多個(gè)傳感器的數(shù)據(jù)，以提供對(duì)被監(jiān)視或控制的環(huán)境或系統(tǒng)的全面、準(zhǔn)確的了解。
人們可以執(zhí)行復(fù)雜的任務(wù)，例如駕駛汽車或進(jìn)行運(yùn)動(dòng)，因?yàn)樗麄兙哂卸喾N感官，例如聽覺、視覺、觸覺和平衡。我們的大腦可以整合所有這些輸入，并實(shí)時(shí)決定在正常和意外情況下要做什么。我們之前也有這些活動(dòng)的經(jīng)驗(yàn)，可以提供背景信息。我們還可以向我們的知識(shí)庫添加新的經(jīng)驗(yàn)并提高我們的績(jī)效。
傳感器融合技術(shù)應(yīng)用于汽車駕駛系統(tǒng)
簡(jiǎn)單的機(jī)器是用單個(gè)傳感器構(gòu)建的。例如，電梯和車庫門開啟器使用光學(xué)傳感器來避免接近人員。
先進(jìn)的機(jī)器必須能夠集成和處理多個(gè)傳感器的輸出，以執(zhí)行復(fù)雜的任務(wù)，例如駕駛汽車、駕駛飛機(jī)或踢足球。
注意：傳感器融合有時(shí)被稱為“多傳感器融合”或“多傳感器數(shù)據(jù)融合”，但它們本質(zhì)上是相同的。
傳感器融合有不同級(jí)別。高級(jí)傳感器融合是指集成和處理來自多個(gè)傳感器或來源的數(shù)據(jù)，以在抽象層面提取有意義的信息和見解。
在自動(dòng)駕駛汽車的推動(dòng)下，傳感器技術(shù)和傳感器融合技術(shù)在汽車行業(yè)快速發(fā)展。但這不僅僅是汽車：傳感器融合如今被應(yīng)用于越來越多的領(lǐng)域，包括機(jī)器人、國(guó)防、醫(yī)學(xué)、遠(yuǎn)程醫(yī)療和圖像處理等。
以下是傳感器融合背后的關(guān)鍵硬件和軟件技術(shù)。
ADAS 和自動(dòng)駕駛汽車技術(shù)的一些關(guān)鍵傳感器
各種單獨(dú)傳感器的技術(shù)進(jìn)步是傳感器融合的基礎(chǔ)。傳感器捕獲有關(guān)環(huán)境或被測(cè)物體的視覺、空間和時(shí)間信息，包括：
? 雷達(dá)（無線電探測(cè)和測(cè)距）傳感器可以探測(cè)高速行駛的車輛前方的物體。它們?cè)趷毫拥奶鞖鈼l件下也能正常運(yùn)行。
? LiDAR（光檢測(cè)和測(cè)距）傳感器提供高分辨率 3D 數(shù)據(jù)，可以精確繪制環(huán)境圖并檢測(cè)障礙物，并且不需要環(huán)境光即可工作。 LiDAR 構(gòu)建稱為“點(diǎn)云”的灰度 3D 地圖。
LiDAR（光檢測(cè)和測(cè)距）傳感技術(shù)應(yīng)用
? 多光譜激光雷達(dá)將激光雷達(dá)與相機(jī)和光譜儀等其他傳感器相結(jié)合，以提供額外的環(huán)境信息，包括顏色。上圖是汽車捕獲的點(diǎn)云的正投影。這些點(diǎn)基于信號(hào)強(qiáng)度乘以范圍，橙色表示較亮的區(qū)域，藍(lán)色表示較暗的區(qū)域。
? 攝像頭執(zhí)行對(duì)象檢測(cè)、車道標(biāo)記、交通標(biāo)志識(shí)別和讀取、語義分割以及顏色識(shí)別。結(jié)合 OCR 算法，攝像頭圖像可以“讀取”路標(biāo)上的文本，提取關(guān)鍵含義。
通過 Dewesoft DAQ 系統(tǒng)進(jìn)行實(shí)際駕駛測(cè)試，記錄模擬、數(shù)字、CAN 總線、GPS/INU 和攝像機(jī)數(shù)據(jù)。
? GNSS （全球?qū)Ш叫l(wèi)星系統(tǒng)）使用頭頂上的衛(wèi)星來提供精確的導(dǎo)航。然而，當(dāng)隧道、車庫或高層建筑遮擋天空視野時(shí)，它們就不起作用了。
? IMU（慣性測(cè)量單元）傳感器可以使用內(nèi)部陀螺儀、加速度計(jì)和磁力計(jì)進(jìn)行“航位推算”。盡管如此，如果沒有絕對(duì)的外部位置參考，它們的精度會(huì)隨著時(shí)間的推移而漂移。傳感器融合結(jié)合了 GNSS 和 IMU 系統(tǒng)的優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)，并減輕了它們的影響。潛艇使用 IMU 在海底導(dǎo)航。當(dāng)天空進(jìn)入視野時(shí)，GNSS 數(shù)據(jù)可糾正 IMU 傳感器漂移。
定位和繪圖技術(shù)估計(jì)物體的位置和方向。SLAM（同時(shí)定位和建圖）技術(shù)用于傳感器融合應(yīng)用，尤其是機(jī)器人和自動(dòng)駕駛車輛，以構(gòu)建周圍環(huán)境的地圖，并在其中定位傳感器平臺(tái)。
視覺里程計(jì)是一種計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)，通過分析攝像機(jī)圖像來估計(jì)車輛的運(yùn)動(dòng)。幀之間的跟蹤功能無需外部傳感器即可計(jì)算車輛的相對(duì)位置和方向。視覺里程計(jì)以這種方式估計(jì)傳感器的自我運(yùn)動(dòng)（例如，相對(duì)于環(huán)境的運(yùn)動(dòng)）。視覺 SLAM擴(kuò)展了這一概念，可以同時(shí)計(jì)算傳感器的軌跡并繪制環(huán)境圖。
傳感器數(shù)據(jù)集成通常涉及數(shù)據(jù)格式、協(xié)議和時(shí)間同步。集成異構(gòu)傳感器數(shù)據(jù)并確保傳感器和處理單元之間的無縫通信至關(guān)重要。其中包括標(biāo)準(zhǔn)化通信協(xié)議（例如CAN總線、以太網(wǎng)）、數(shù)據(jù)集成中間件和數(shù)據(jù)同步方法。
數(shù)字信號(hào)飛越高速公路
信號(hào)處理算法對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理、過濾并提取有用信息。這包括降噪、特征提取和數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化。這些算法在準(zhǔn)備融合傳感器數(shù)據(jù)方面發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。
? 卡爾曼濾波：卡爾曼濾波是一種遞歸算法，用于通過將噪聲傳感器測(cè)量值與預(yù)測(cè)模型相結(jié)合來估計(jì)動(dòng)態(tài)系統(tǒng)的狀態(tài)。
? 貝葉斯推理：貝葉斯推理是一種統(tǒng)計(jì)框架，用于根據(jù)先驗(yàn)知識(shí)和觀察到的證據(jù)更新有關(guān)系統(tǒng)狀態(tài)的信念，通常用于概率推理。
? 小波分析：小波分析是一種將信號(hào)分解為不同頻率分量的數(shù)學(xué)工具。它有助于傳感器數(shù)據(jù)的特征提取和去噪。
? 傅里葉變換：傅里葉變換是一種將信號(hào)分解為頻率分量的數(shù)學(xué)技術(shù)，可以分析周期性和非周期性現(xiàn)象。
? 隱馬爾可夫模型： HMM 是用于表示觀察序列的概率模型。它們對(duì)于時(shí)間序列數(shù)據(jù)特別有用。
? 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是受人腦結(jié)構(gòu)啟發(fā)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型。他們可以檢測(cè)和學(xué)習(xí)復(fù)雜的關(guān)系并執(zhí)行分類和回歸等任務(wù)。傳感器融合應(yīng)用中最常使用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)類型是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度置信網(wǎng)絡(luò)和自動(dòng)編碼器。
? 共識(shí)過濾：共識(shí)過濾涉及通過在多個(gè)傳感器之間達(dá)成共識(shí)來迭代地完善估計(jì)。每個(gè)傳感器或代理都會(huì)提供其估計(jì)值，然后將其與其他傳感器或代理的估計(jì)值進(jìn)行比較并融合。不推薦使用離群值，而更一致的估計(jì)值則更高。這個(gè)迭代過程增強(qiáng)了系統(tǒng)結(jié)果。
傳感器融合的應(yīng)用范圍從醫(yī)學(xué)成像到機(jī)器人技術(shù)
傳感器融合的應(yīng)用范圍從醫(yī)學(xué)成像到機(jī)器人，從自動(dòng)駕駛汽車到工業(yè)自動(dòng)化和控制系統(tǒng)。
? 數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)
? 自動(dòng)駕駛汽車
? 無人機(jī)
? 室內(nèi)導(dǎo)航
? 工業(yè)自動(dòng)化和過程控制
? 醫(yī)學(xué)影像
? 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
? 機(jī)器人技術(shù)
? 衛(wèi)生保健
? 增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)和虛擬現(xiàn)實(shí)
? 國(guó)防與安全
有效地使用傳感器融合需要的不僅僅是傳感器、算法和信號(hào)處理的結(jié)合。將深度特定領(lǐng)域知識(shí)應(yīng)用于傳感器融合是實(shí)現(xiàn)傳感器融合最佳結(jié)果的關(guān)鍵。其他幾個(gè)挑戰(zhàn)包括：
傳感器差異很大，數(shù)據(jù)在格式、準(zhǔn)確度、精確度和采樣率方面也可能存在很大差異。集成來自具有不同特征的不同類型傳感器（例如攝像機(jī)、激光雷達(dá)、雷達(dá)）的數(shù)據(jù)可能具有挑戰(zhàn)性。確保異構(gòu)數(shù)據(jù)源之間的一致性和兼容性對(duì)于異構(gòu)傳感器數(shù)據(jù)的融合至關(guān)重要。
由于環(huán)境因素、硬件限制或固有的傳感器特性，傳感器容易出現(xiàn)噪聲、不準(zhǔn)確和不確定性。處理和減輕這些不確定性對(duì)于產(chǎn)生可靠且準(zhǔn)確的融合輸出至關(guān)重要。傳感器融合精度取決于卡爾曼濾波、貝葉斯推理和概率建模等技術(shù)來解決噪聲和不確定性。
傳感器融合通常涉及復(fù)雜的數(shù)學(xué)算法和計(jì)算過程，特別是在需要快速數(shù)據(jù)處理的實(shí)時(shí)應(yīng)用中。隨著傳感器數(shù)量的增加或融合算法復(fù)雜性的增加，計(jì)算需求也會(huì)隨之增加。平衡準(zhǔn)確的融合結(jié)果與計(jì)算效率的需求是一項(xiàng)重大挑戰(zhàn)，特別是在嵌入式系統(tǒng)或移動(dòng)平臺(tái)等資源受限的環(huán)境中。
隨著越來越多的系統(tǒng)獲得自主能力，傳感器融合的進(jìn)步將繼續(xù)下去。
跨域融合是最令人興奮的可能性之一。來自不同領(lǐng)域（例如物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備、社交媒體和公共數(shù)據(jù)庫）的傳感器數(shù)據(jù)可以集成，以提供對(duì)復(fù)雜系統(tǒng)和現(xiàn)象的更全面的理解。
工程師可以利用量子計(jì)算的進(jìn)步來提高傳感器融合的速度和功能。速度對(duì)于陸地、海上和空中的自動(dòng)駕駛汽車等實(shí)時(shí)應(yīng)用至關(guān)重要，這對(duì)人類安全至關(guān)重要。實(shí)時(shí)傳感器融合的需求日益增長(zhǎng)。
集成先進(jìn)的人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)算法將使更加智能和自適應(yīng)的傳感器融合系統(tǒng)能夠從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)并不斷改進(jìn)。
所有這些強(qiáng)大的技術(shù)都會(huì)干擾個(gè)人隱私權(quán)。行業(yè)必須確保傳感器融合不斷發(fā)展，同時(shí)不損害隱私權(quán)。
先進(jìn)的信號(hào)處理算法
通過集成來自多個(gè)傳感器的數(shù)據(jù)并應(yīng)用先進(jìn)的信號(hào)處理算法，傳感器融合使先進(jìn)的機(jī)器能夠以類似人類的復(fù)雜性和準(zhǔn)確性來感知和解釋周圍環(huán)境。
從管理傳感器數(shù)據(jù)的異構(gòu)性到減輕噪聲和應(yīng)對(duì)計(jì)算復(fù)雜性，挑戰(zhàn)仍然存在。隨著傳感器技術(shù)、信號(hào)處理技術(shù)、數(shù)據(jù)融合架構(gòu)和人工智能進(jìn)步的推動(dòng)，傳感器融合不斷發(fā)展，它有望在自主、智能和跨域集成方面釋放前所未有的能力。
傳感器融合有望徹底改變我們與周圍世界互動(dòng)和理解的方式，開創(chuàng)跨行業(yè)創(chuàng)新和可能性的新時(shí)代。
? 3DMGX5-GNSS/INS 高性能 GNSS 導(dǎo)航傳感器
? 3DMCX5-GNSS/INS 高性能 GNSS 導(dǎo)航傳感器
? 3DMGX5-GNSS/AHRS 高性能 GNSS 導(dǎo)航傳感器
? 3DMCX5-IMU 高性能工業(yè)級(jí)慣性測(cè)量單元
? 3DMGX5-IMU 高性能慣性測(cè)量單元（IMU）
? Advanced Navigation Motus MEMS IMU 傳感器
