多传感器数据融合技术课件
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多传感器数据融合技术
扩大测量范围
多传感器数据融合可以利用不同传感器的测量范围和优势 ，实现对更广泛区域或更复杂环境的全面感知和测量。
增强系统鲁棒性
多传感器数据融合可以通过对多个传感器的数据进行综合 分析，提高系统对异常数据的识别和处理能力，增强系统 的鲁棒性。
提高实时性
多传感器数据融合可以通过并行处理和分布式计算等技术 手段，提高数据处理速度和效率，满足实时性要求较高的 应用场景需求。
、智能家居等。
加强多传感器数据融合技术的 标准化和规范化研究，推动其
在产业界的广泛应用。
关注多传感器数据融合技术的 安全性和隐私保护问题，确保 其在应用过程中的合规性和可
信度。
THANKS
感谢观看
特征关联
提取不同传感器数据的特 征，并进行相似度匹配和 关联。
数据融合算法
加权平均法
对多个传感器的数据进行 加权平均，得到融合结果 。
卡尔曼滤波法
利用状态估计的方法对多 传感器数据进行融合，适 用于动态系统。
神经网络法
通过训练神经网络模型， 实现对多传感器数据的融 合和分类。
融合结果评估技术
误差分析
数据融合的层次
根据数据处理的不同层次，多传感器数据融合可分为数据 级融合、特征级融合和决策级融合。
与其他技术的关系
多传感器数据融合与信号处理、模式识别、人工智能等领 域密切相关，需要借助这些领域的技术手段实现。
技术发展历程及现状
发展历程
多传感器数据融合技术经历了从简单的数据组合到复杂的统计推断、从单一层次到多层次 的发展历程。
研究现状
目前，多传感器数据融合技术已成为研究热点，国内外众多学者和企业都在进行相关研究 ，取得了显著成果。
挑战与机遇
多传感器数据融合可以利用不同传感器的测量范围和优势 ，实现对更广泛区域或更复杂环境的全面感知和测量。
增强系统鲁棒性
多传感器数据融合可以通过对多个传感器的数据进行综合 分析，提高系统对异常数据的识别和处理能力，增强系统 的鲁棒性。
提高实时性
多传感器数据融合可以通过并行处理和分布式计算等技术 手段，提高数据处理速度和效率，满足实时性要求较高的 应用场景需求。
、智能家居等。
加强多传感器数据融合技术的 标准化和规范化研究，推动其
在产业界的广泛应用。
关注多传感器数据融合技术的 安全性和隐私保护问题，确保 其在应用过程中的合规性和可
信度。
THANKS
感谢观看
特征关联
提取不同传感器数据的特 征，并进行相似度匹配和 关联。
数据融合算法
加权平均法
对多个传感器的数据进行 加权平均，得到融合结果 。
卡尔曼滤波法
利用状态估计的方法对多 传感器数据进行融合，适 用于动态系统。
神经网络法
通过训练神经网络模型， 实现对多传感器数据的融 合和分类。
融合结果评估技术
误差分析
数据融合的层次
根据数据处理的不同层次，多传感器数据融合可分为数据 级融合、特征级融合和决策级融合。
与其他技术的关系
多传感器数据融合与信号处理、模式识别、人工智能等领 域密切相关，需要借助这些领域的技术手段实现。
技术发展历程及现状
发展历程
多传感器数据融合技术经历了从简单的数据组合到复杂的统计推断、从单一层次到多层次 的发展历程。
研究现状
目前，多传感器数据融合技术已成为研究热点，国内外众多学者和企业都在进行相关研究 ，取得了显著成果。
挑战与机遇
多传感器数据融合
和融合。
卡尔曼滤波
利用状态方程和观测方程，对数据进行递归 估计和融合。
DS证据理论
处理不确定性信息，将多个传感器信息进行 融合。
决策层融合
分类器融合
将多个分类器的结果进行综合，得出 最终分类结果。
决策表融合
将各个传感器的决策表进行综合，形 成最终决策表。
模糊逻辑
感知。
数据融合技术将机器人上不同传感器的 数据进行整合，提高机器人的感知精度 和稳定性，增强机器人的自主导航和任
务执行能力。
机器人中的数据融合技术有助于提高机 器人的智能化水平和人机协作能力。
05
多传感器数据融合的挑战与未来发展
数据质量问题
数据不一致性
由于不同传感器采集数据的原理、 方式、精度和范围不同，导致数 据之间存在不一致性，需要进行 校准和补偿。
信号干扰
不同传感器可能使用相同 的频段或相近的频段，导 致信号干扰和数据冲突。
交叉感应
某些传感器之间可能存在 交叉感应，导致数据之间 产生耦合和相互影响。
算法的实时性
计算量大
01
多传感器数据融合需要进行大量的数据处理和计算，对算法的
实时性要求较高。
算法优化
02
需要不断优化算法，提高计算效率和准确性，以满足实时性要
医疗领域
在医疗领域中，多传感器数据 融合可以用于医疗诊断、病人
监护和康复治疗等方面。
02
多传感器数据融合技术
数据预处理
01
02
03
数据清洗
去除异常值、缺失值和冗 余数据，确保数据质量。
数据归一化
将不同量纲和量级的数据 统一到同一尺度，便于后 续处理。
数据去噪
通过滤波、插值等方法降 低噪声对数据的影响。
卡尔曼滤波
利用状态方程和观测方程，对数据进行递归 估计和融合。
DS证据理论
处理不确定性信息，将多个传感器信息进行 融合。
决策层融合
分类器融合
将多个分类器的结果进行综合，得出 最终分类结果。
决策表融合
将各个传感器的决策表进行综合，形 成最终决策表。
模糊逻辑
感知。
数据融合技术将机器人上不同传感器的 数据进行整合，提高机器人的感知精度 和稳定性，增强机器人的自主导航和任
务执行能力。
机器人中的数据融合技术有助于提高机 器人的智能化水平和人机协作能力。
05
多传感器数据融合的挑战与未来发展
数据质量问题
数据不一致性
由于不同传感器采集数据的原理、 方式、精度和范围不同，导致数 据之间存在不一致性，需要进行 校准和补偿。
信号干扰
不同传感器可能使用相同 的频段或相近的频段，导 致信号干扰和数据冲突。
交叉感应
某些传感器之间可能存在 交叉感应，导致数据之间 产生耦合和相互影响。
算法的实时性
计算量大
01
多传感器数据融合需要进行大量的数据处理和计算，对算法的
实时性要求较高。
算法优化
02
需要不断优化算法，提高计算效率和准确性，以满足实时性要
医疗领域
在医疗领域中，多传感器数据 融合可以用于医疗诊断、病人
监护和康复治疗等方面。
02
多传感器数据融合技术
数据预处理
01
02
03
数据清洗
去除异常值、缺失值和冗 余数据，确保数据质量。
数据归一化
将不同量纲和量级的数据 统一到同一尺度，便于后 续处理。
数据去噪
通过滤波、插值等方法降 低噪声对数据的影响。
多传感器数据融合技术及应用【2024版】
CVIS展望图
精选2021版课件
38
精选2021版课件
39
7、农业
精选2021版课件
40
无土栽培
精准农业
精选2021版课件
41
• 食品检测 • 农作物农药残留量检测
酶抑制法→通过光谱分析→确定有害物质 • 水产养殖 • 分拣系统 8、其他 • 电子鼻(electronic nose) • 电子舌(electronic tongue)
精选2021版课件
36
精选2021版课件
37
车路协同
• 车路协同系统主要包含智能车辆、车车通信（Vehicle to Vehicle, V2V）、车路通信（Vehicle to Infrastructure, V2I）、车路协同控制和微观仿真等， 它显著提高道路基础设施的使用效率道路，大大降低交通 事故、延误和环境污染
串行结构融合规则
异步传输融合规则
带反馈并行融合规则
模糊先验概率和代价融合规则
融合系统的性能评估
精选2021版课件
4
课程简介-数据融合
数据融合的数学基础 数据融合的应用
D-S理论 Kalman滤波 概率数据关联
精选2021版课件
5
课程简介-小波分析
• 小波分析: Wavelet Analysis（20学时）
发展C4I系统，经费投资数亿美元 • 学术方面： 87年起，美三军每年召开一次数据融合学术会议 ，出版SPIE专集 • IEEE 94年首次举办智能系统多传感器融合与集成会议MFI94，MFI96，
精选2021版课件
42
9、物联网
• 物联网（The internet of things）
多源遥感数据融合ppt课件
WT方法首先对参与融合的遥感图像数据进行小波正变换，将图像分解 为高频信息和低频信息。分别抽取来自高空间分辨率影像分解后的高频信 息和低空间分辨率的低频信息进行小波逆变换，生成融合图像。 特点：可以对任意波段融合 缺点：小波基选择比较麻烦，融合速度不理想 小波变换示意图见下图
可编辑课件PPT
23
LL3 H L3 LH 3H H 3
定的算法，生成一幅新的、更能有效表示该目标的图像信息。
可编辑课件PPT
12
遥感数据融合发展和应用
Data Fusion
数据融合（data fusion）最早被应用于军事领域。
融合数据的特点：融合产生的数据具有原始影像的优点，其可以 减少识别目标的模糊性和不确定性，提高遥感图像整体质量和综 合分析精度同时又能满足定量遥感需要更多的光谱信息和空间纹 理信息的要求。
可编辑课件PPT
6
Sensor two：SPOT
Multi-sensor data
RGB432
可编辑课件PPT
7
Sensor three： CBERS
Multi-sensor data
CBERS系列卫星：即中巴资源卫星（ China-Brazil Earth Resource Satellite ）
特征级融合
特征级融合是一种中等水平的融合。其先是将各遥感影像数据进行特征提取， 提取的特征信息应是原始信息的充分表示量或充分统计量，然后按特征信息 对多源数据进行分类、聚集和综合，产生特征矢量，而后采用一些基于特征 级融合方法融合这些特征矢量，作出基于融合特征矢量的属性说明。
决策级融合
决策级融合是最高水平的融合，融合的结果为指挥、控制、决策提供依据。 在这一级别中，首先对每一数据进行属性说明，然后对其结果加以融合，得 到目标或环境的融合属性说明。决策级融合的优点时具有很强的容错性，很 好的开放性，处理时间短、数据要求低、分析能力强。而由于对预处理及特 征提取有较高要求，所以决策级融合的代价较高。
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23
LL3 H L3 LH 3H H 3
定的算法，生成一幅新的、更能有效表示该目标的图像信息。
可编辑课件PPT
12
遥感数据融合发展和应用
Data Fusion
数据融合（data fusion）最早被应用于军事领域。
融合数据的特点：融合产生的数据具有原始影像的优点，其可以 减少识别目标的模糊性和不确定性，提高遥感图像整体质量和综 合分析精度同时又能满足定量遥感需要更多的光谱信息和空间纹 理信息的要求。
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6
Sensor two：SPOT
Multi-sensor data
RGB432
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7
Sensor three： CBERS
Multi-sensor data
CBERS系列卫星：即中巴资源卫星（ China-Brazil Earth Resource Satellite ）
特征级融合
特征级融合是一种中等水平的融合。其先是将各遥感影像数据进行特征提取， 提取的特征信息应是原始信息的充分表示量或充分统计量，然后按特征信息 对多源数据进行分类、聚集和综合，产生特征矢量，而后采用一些基于特征 级融合方法融合这些特征矢量，作出基于融合特征矢量的属性说明。
决策级融合
决策级融合是最高水平的融合，融合的结果为指挥、控制、决策提供依据。 在这一级别中，首先对每一数据进行属性说明，然后对其结果加以融合，得 到目标或环境的融合属性说明。决策级融合的优点时具有很强的容错性，很 好的开放性，处理时间短、数据要求低、分析能力强。而由于对预处理及特 征提取有较高要求，所以决策级融合的代价较高。
多传感器数据融合技术概述
多传感器数据融合技术概述一、引言- 背景介绍- 研究目的二、多传感器数据融合技术概述- 多传感器数据融合的定义- 多传感器数据融合的分类- 多传感器数据融合的优势与挑战三、多传感器数据融合的应用- 智能交通领域- 智能家居领域- 物联网领域四、多传感器数据融合实现的方法- 模型融合法- 特征融合法- 决策融合法五、多传感器数据融合技术的发展前景- 设备智能化的需求- 多传感器数据融合技术的潜在应用- 多传感器数据融合技术的发展趋势六、结论派生- 研究贡献- 不足之处- 后续研究的展望一、引言随着物联网、大数据和智能化技术的快速发展，传感器已经广泛应用于各个领域，成为重要的有益工具。
传感器通过感知环境信息，能够采集大量数据来描述事件或过程。
然而，属于同一物根的传感器它们之间可能存在的误差、不确定性等问题会引起数据不一致、低质量数据，使得数据质量不能满足精度要求。
解决此问题的有效方法是多传感器数据融合技术。
多传感器数据融合是将从不同传感器获得的数据以及其他知识结合在一起来估计系统状态。
因此多传感器数据融合技术是目前学术界和工业界关注的一项重要技术，并已经被广泛应用于科研和实际场景中。
本论文将对多传感器数据融合技术的相关内容进行综述。
论文的主要目的是介绍多传感器数据融合技术的基本概念、分类、应用、实现方法和发展前景。
本文将第1章介绍研究的背景和目的，第2章将重点介绍多传感器数据融合技术的定义、分类、优势与挑战，第3章将介绍多传感器数据融合技术的应用，第4章将介绍多传感器数据融合的实现方法，第5章将对多传感器数据融合技术的发展前景进行展望。
本文的意义在于提供了有关多传感器数据融合技术的最新资讯和科学认知，为科研人员和工程师提供了一些有用的参考。
此外，本文的结论也将为相关领域的研究提供新的思考角度。
二、多传感器数据融合技术概述2.1 多传感器数据融合的定义多传感器数据融合是指将不同传感器采集的数据以及其他知识和信息结合在一起来估计系统状态。
多传感器数据融合
2020/3/1
13.3.3 基于Bayes理论数据融合
• 利用Bayes方法进行数据融 合的过程如图所示：
• (1)将每个传感器关于对象 的观测转化为对象属性的说 明: D1,D2,....,Dm
• (2)计算每个传感器关于对 象属性说明的不确定性: P (D jO i) i 1 ,2 ,...,n ;j 1 ,2 ,...,m
13.3.3 基于Bayes理论数据融合
• 如果 D1,D2,...相.,D 互m独立则：
P ( D 1 , D 2 , . . . . , D m O i ) P ( D 1 O i ) P ( D 2 O i ) . . . P ( D m O i )
• (4)应用判定逻辑进行决策。若选取 P(Oi D1,D2的,....,极Dm)大值作为输 出，这就是所谓的极大后验概率（MAP）判定准则：
2020/3/1
13.1 多传感器数据融合概述
应用简例 多传感器系统可以用 于地球环境监测。主 要应用于对地面的监 视、以便识别和监视 地貌、气象模式、矿 产资源，植物生长、 环境条件和威胁情况 (如原油泄漏、辐射 泄漏等) 如右图所示
图源：D.L. Hall and J. Llinas, ‘‘An introduction to multisensor
• 人类不是单纯依靠一种感官，而是通过视觉、听觉、触觉 、嗅觉等多种感官获取客观对象不同质的信息，或通过同 类传感器（如双耳）获取同质而又不同量的信息，然后通 过大脑对这些感知信息依据某种未知的规则进行组合和处 理，从而得到对客观对象和谐与统一的理解和认识。
• 这一处理过程是复杂的，也是自适应的，它将各种信息（ 图像、声音、气味和触觉）转换为对环境的有价值的解释 。自动化数据融合系统实际上就是模仿这种由感知到认知 的过程。
13.3.3 基于Bayes理论数据融合
• 利用Bayes方法进行数据融 合的过程如图所示：
• (1)将每个传感器关于对象 的观测转化为对象属性的说 明: D1,D2,....,Dm
• (2)计算每个传感器关于对 象属性说明的不确定性: P (D jO i) i 1 ,2 ,...,n ;j 1 ,2 ,...,m
13.3.3 基于Bayes理论数据融合
• 如果 D1,D2,...相.,D 互m独立则：
P ( D 1 , D 2 , . . . . , D m O i ) P ( D 1 O i ) P ( D 2 O i ) . . . P ( D m O i )
• (4)应用判定逻辑进行决策。若选取 P(Oi D1,D2的,....,极Dm)大值作为输 出，这就是所谓的极大后验概率（MAP）判定准则：
2020/3/1
13.1 多传感器数据融合概述
应用简例 多传感器系统可以用 于地球环境监测。主 要应用于对地面的监 视、以便识别和监视 地貌、气象模式、矿 产资源，植物生长、 环境条件和威胁情况 (如原油泄漏、辐射 泄漏等) 如右图所示
图源：D.L. Hall and J. Llinas, ‘‘An introduction to multisensor
• 人类不是单纯依靠一种感官，而是通过视觉、听觉、触觉 、嗅觉等多种感官获取客观对象不同质的信息，或通过同 类传感器（如双耳）获取同质而又不同量的信息，然后通 过大脑对这些感知信息依据某种未知的规则进行组合和处 理，从而得到对客观对象和谐与统一的理解和认识。
• 这一处理过程是复杂的，也是自适应的，它将各种信息（ 图像、声音、气味和触觉）转换为对环境的有价值的解释 。自动化数据融合系统实际上就是模仿这种由感知到认知 的过程。
多传感器数据融合技术ppt课件
辟专栏和出版专集，交流和探讨数据融合的有关问 题。
1987年欧洲共同体开始为期5年的SKIDS
( Signal and Knowledge Integration with Decisional Control
for Multi—sensory System)计划，主要目标是研究多传 感器数据融合的通用结构及实时信息融合技术等。
是机器人史上第一次在艺术领域达到饱含情感并与观众
产生共鸣的高度。由类人机器人领域的世界顶尖公司
多 环传 境感
器
数
特
融
结
A/D
据
征
合
果
处
提
计
输
理
数据融合的关键技术主要是数据转 换、数据相关、态势数据库和融合计 算等,其中融合计算是多传感器数据融 合系统的核心技术。
①对多传感器的相关观测结果进行验证、分 析、补充、取舍、修改和状态跟踪估计。
②对新发现的不相关观测结果进行分析和综 合。
静态
冗余
概率分布
累加噪声
极值决策
高层数据 融合
证据推理 静态 冗余互补 命题
逻辑推理
高层数据 融合
模糊推理 静态 冗余互补 命题
隶属度
逻辑推理
高层数据 融合
神经元网 络
动、静态
冗余互补
神经元输 入
学习误差
神经元网 络
低P高层
产生式规 则
静态
冗余互补 命题 精选课件ppt
置信因子
逻辑推理
高层数据14 融合
星图导航
天文导航系统的航向精度在现有导航设备中是最高的，可 为武器系统提供精确的位置、航向和姿态信息
光 线 系 统
1987年欧洲共同体开始为期5年的SKIDS
( Signal and Knowledge Integration with Decisional Control
for Multi—sensory System)计划，主要目标是研究多传 感器数据融合的通用结构及实时信息融合技术等。
是机器人史上第一次在艺术领域达到饱含情感并与观众
产生共鸣的高度。由类人机器人领域的世界顶尖公司
多 环传 境感
器
数
特
融
结
A/D
据
征
合
果
处
提
计
输
理
数据融合的关键技术主要是数据转 换、数据相关、态势数据库和融合计 算等,其中融合计算是多传感器数据融 合系统的核心技术。
①对多传感器的相关观测结果进行验证、分 析、补充、取舍、修改和状态跟踪估计。
②对新发现的不相关观测结果进行分析和综 合。
静态
冗余
概率分布
累加噪声
极值决策
高层数据 融合
证据推理 静态 冗余互补 命题
逻辑推理
高层数据 融合
模糊推理 静态 冗余互补 命题
隶属度
逻辑推理
高层数据 融合
神经元网 络
动、静态
冗余互补
神经元输 入
学习误差
神经元网 络
低P高层
产生式规 则
静态
冗余互补 命题 精选课件ppt
置信因子
逻辑推理
高层数据14 融合
星图导航
天文导航系统的航向精度在现有导航设备中是最高的，可 为武器系统提供精确的位置、航向和姿态信息
光 线 系 统
第19章多传感器信息融合技术_图文
分布式数据融合结构
19.2 传感器信息融合的一般方法
目标身份估计
数据级数据融合结构
19.2 传感器信息融合的一般方法
目标身份估计
特征级数据融合结构
19.2 传感器信息融合的一般方法
目标身份估计
决策级数据融合结构
19.2 传感器信息融合的一般方法
19.2.2 信息融合方法
按技术原理分类
假设 检验法
19.1 传感器信息融合分类和结构
3）态势数据库：态势数据库可分为实时数据库和非 实时数据库。实时数据库的作用是把当前各传感器 的观测结果及时提供给信息融合中心，同时也存储 融合处理的最终态势/决策分析结果和中间结果。 非实时数据库存储各传感器的历史数据、相关目标 和环境的辅助信息以及融合计算的历史信息。态势 数据库要求容量大、搜索快、开放互连性好，具有 良好的用户接口。
• Bayes估计是检验过程中对先验知识向后验知识的不断修正 。
• 条件概率公式：
或
v 全概率概率公式：
其中Ai为对样本空间的一个划分，即Ai为互斥事件且
19.2 传感器信息融合的一般方法
• Bayes公式：
对一组互斥事件Ai，i=1，2，…，n，在一次测量结果为 B时，Ai发生的概率为：
v 利用Bayes统计理论进行测量数据融合： §充分利用了测量对象的先验信息。 §是根据一次测量结果对先验概率到后验概率的修正 。
19.1 传感器信息融合分类和结构
19.1.2 信息融合的结构
传感器1输入
传感器
1 传感器1输出
传感器
传感器2输入
2 传感器2输出 …
传感器N
传感器N输入
最终结果 a) 串行融合方式
u信息融合的结构分为串联、并 联，如图19-1所示。 u串行融合时，当前传感器要接 收前一级传感器的输出结果，每 个传感器既有接收处理信息的功 能，又有信息融合的功能，各个 传感器的处理同前一级传感器输 出的信息形式有很大关系。最后 一个传感器综合了所有前级传感 器数出的信息，得到的输出为串 联融合系统的结论。
19.2 传感器信息融合的一般方法
目标身份估计
数据级数据融合结构
19.2 传感器信息融合的一般方法
目标身份估计
特征级数据融合结构
19.2 传感器信息融合的一般方法
目标身份估计
决策级数据融合结构
19.2 传感器信息融合的一般方法
19.2.2 信息融合方法
按技术原理分类
假设 检验法
19.1 传感器信息融合分类和结构
3）态势数据库：态势数据库可分为实时数据库和非 实时数据库。实时数据库的作用是把当前各传感器 的观测结果及时提供给信息融合中心，同时也存储 融合处理的最终态势/决策分析结果和中间结果。 非实时数据库存储各传感器的历史数据、相关目标 和环境的辅助信息以及融合计算的历史信息。态势 数据库要求容量大、搜索快、开放互连性好，具有 良好的用户接口。
• Bayes估计是检验过程中对先验知识向后验知识的不断修正 。
• 条件概率公式：
或
v 全概率概率公式：
其中Ai为对样本空间的一个划分，即Ai为互斥事件且
19.2 传感器信息融合的一般方法
• Bayes公式：
对一组互斥事件Ai，i=1，2，…，n，在一次测量结果为 B时，Ai发生的概率为：
v 利用Bayes统计理论进行测量数据融合： §充分利用了测量对象的先验信息。 §是根据一次测量结果对先验概率到后验概率的修正 。
19.1 传感器信息融合分类和结构
19.1.2 信息融合的结构
传感器1输入
传感器
1 传感器1输出
传感器
传感器2输入
2 传感器2输出 …
传感器N
传感器N输入
最终结果 a) 串行融合方式
u信息融合的结构分为串联、并 联，如图19-1所示。 u串行融合时，当前传感器要接 收前一级传感器的输出结果，每 个传感器既有接收处理信息的功 能，又有信息融合的功能，各个 传感器的处理同前一级传感器输 出的信息形式有很大关系。最后 一个传感器综合了所有前级传感 器数出的信息，得到的输出为串 联融合系统的结论。
无人驾驶的传感器融合技术课件
应用场景：高速公路、城市道路、停车场等 技术手段：传感器融合、计算机视觉、雷达等 功能：识别行人、车辆、道路标记等障碍物，进行避障和路径规划 优势：提高行车安全性，减少交通事故，降低交通拥堵等
传感器融合技术应用在无人驾 驶车辆自动泊车功能中
自动泊车技术可以解决车辆在 狭小空间内停车的问题
传感器融合技术能够提高自动 泊车的准确性和安全性
自动泊车技术对于无人驾驶车 辆的发展具有重要意义
传感器融合技术的 挑战与解决方案
● 挑战：不同传感器的数据采集时间和空间坐标不同，需要消除时间延迟和空间误差 ● 解决方案：采用时间同步技术，如GPS和原子钟等，以及空间坐标修正方法，如相机标定和激光雷达等 ● 数据融合算法 ● 挑战：传感器采集的数据需要进行融合，以获得更准确的环境感知和车辆状态信息 ● 解决方案：采用多传感器融合算法，如卡尔曼滤波器和贝叶斯滤波器等，以及数据去噪和滤波技术，以提高数据精度和可靠性 ● 硬件架构与系统稳定性 ● 挑战：传感器融合技术需要高性能的硬件架构和稳定的系统支持，以确保车辆的安全性和可靠性 ● 解决方案：采用高性能的处理器和内存技术，以及高可靠性的传感器接口和故障检测技术，以确保系统的稳定性和安全性 ● 传感器与算法的优化 ● 挑战：传感器融合技术需要优化传感器和算法的性能，以实现更高的车辆感知能力和决策能力 ● 解决方案：采用先进的传感器技术，如激光雷达和高清摄像头等，以及优化算法，如神经网络和深度学习等，以提高车辆的感知能
超声波传感器：通过发出超声波并 接收反射回来的信号来感知周围环 境，常用于短距离的障碍物检测和 车辆定位。
摄像头：通过拍摄图像来获取周围 环境的视觉信息，常用于目标识别、 车道线检测等。
GPS/北斗：通过接收卫星信号来 确定车辆的位置和姿态，提供高精 度的定位信息。
多传感器数据融合技术
深度学习与数据融合
高性能计算与实时性
随着深度学习技术的不断发展，多传 感器数据融合将更多地应用深度学习 算法，实现对传感器数据的自动特征 提取和分类。
随着高性能计算技术的发展，多传感 器数据融合将进一步提高数据处理速 度和实时性，满足更多实时应用的需 求。
异构传感器融合
目前多传感器数据融合主要集中于同 类型传感器的融合，未来将更多地关 注异构传感器的融合，以实现更广泛 的应用场景。
跨领域应用
拓展多传感器数据融合技术在 智能交通、智能家居、健康医
疗等领域的应用。
TH与优化
算法分类
根据数据特性和应用需求选择合适的融合算法， 如加权平均、卡尔曼滤波、贝叶斯网络等。
算法参数调整
根据实际应用情况调整算法参数，以提高融合效 果和实时性。
算法优化
针对特定场景对算法进行优化，以降低计算复杂 度和提高融合精度。
决策层融合与目标识别
决策层融合
01
将不同传感器获取的特征进行综合分析，形成对目标更准确的
数据融合的层次结构
01
02
03
数据层融合
直接对原始数据进行处理， 提取特征，并对特征进行 融合。
特征层融合
对各个传感器的特征进行 融合，得到更加全面和准 确的特征信息。
决策层融合
基于各个传感器的决策结 果进行融合，得到最终的 决策结果。
数据融合的方法与算法
01
02
03
04
加权平均法
根据各个传感器的权重对数据 进行加权平均，得到融合结果
数据融合算法对多传感器数据进行处 理，实时监测异常情况，提高预警准 确率。
05
多传感器数据融合的挑战与展望
数据质量问题与处理方法
52-多传感器数据融合技术及其应用
多传感器数据融合技术及其应用摘要：多传感器数据融合技术是一门新兴前沿技术。
近年来，多传感器数据融合技术已受到广泛关注，它的理论和方法已被应用到许多研究领域。
主要论述了多传感器数据融合的基本概念、工作原理、数据融合特点与结构、数据融合方法及其应用领域，并总结了当前数据融合研究中存在的主要问题及其发展趋势。
关键词：多传感器；数据融合；融合方法；复杂工业控制0 引言多传感器数据融合是一个新兴的研究领域，是针对一个系统使用多种传感器这一特定问题而展开的一种关于数据处理的研究。
多传感器数据融合技术是近几年来发展起来的一门实践性较强的应用技术，是多学科交叉的新技术，涉及到信号处理、概率统计、信息论、模式识别、人工智能、模糊数学等理论。
近年来，多传感器数据融合技术无论在军事还是民事领域的应用都极为广泛。
多传感器融合技术已成为军事、工业和高技术开发等多方面关心的问题。
这一技术广泛应用于C3I（command，control，communication and intelligence）系统、复杂工业过程控制、机器人、自动目标识别、交通管制、惯性导航、海洋监视和管理、农业、遥感、医疗诊断、图像处理、模式识别等领域。
实践证明：与单传感器系统相比，运用多传感器数据融合技术在解决探测、跟踪和目标识别等问题方面，能够增强系统生存能力，提高整个系统的可靠性和鲁棒性，增强数据的可信度，并提高精度，扩展整个系统的时间、空间覆盖率，增加系统的实时性和信息利用率等。
1 基本概念及融合原理1．1 多传感器数据融合概念数据融合又称作信息融合或多传感器数据融合，对数据融合还很难给出一个统一、全面的定义。
随着数据融合和计算机应用技术的发展，根据国内外研究成果，多传感器数据融合比较确切的定义可概括为：充分利用不同时间与空间的多传感器数据资源，采用计算机技术对按时间序列获得的多传感器观测数据，在一定准则下进行分析、综合、支配和使用，获得对被测对象的一致性解释与描述，进而实现相应的决策和估计，使系统获得比它的各组成部分更充分的信息。
多传感器信息融合技术
利用卡尔曼滤波器对多个传感器的测量值 进行融合，适用于线性系统。
扩展卡尔曼滤波法
粒子滤波法
针对非线性系统，采用扩展卡尔曼滤波器 进行多传感器信息融合。
基于蒙特卡罗方法的粒子滤波器，适用于 非线性、非高斯系统，可以实现复杂环境 下的多传感器信息融合。
信息融合算法分类
集中式融合算法
混合式融合算法
将所有传感器的测量值直接传输到融 合中心进行处理，适用于传感器数量 较少、通信带宽充足的情况。
智能照明
利用多传感器信息融合技术，根据环境光线、人体活动等 信息自动调节室内照明亮度和色温，营造舒适的居住环境。
智能家电控制
通过融合温度传感器、湿度传感器、气体传感器等多种传 感器信息，实现家电设备的智能控制和优化运行，提高生 活便利性。
智慧城市领域应用
交通监控
通过融合交通流量传感器、速度传感器、图像识别等多种传感器信 息，实现对城市交通状况的实时监控和调度优化。
信息融合的需求
单一传感器往往只能获取环境或目标的部分信息，而多传感器信息融合 技术能够将多个传感器的信息进行综合处理，提取出更全面、更准确、 更可靠的信息。
应用领域的广泛性
多传感器信息融合技术在军事、工业、交通、医疗等领域具有广泛的应 用前景，对于提高系统性能、增强系统鲁棒性具有重要意义。
多传感器信息融合技术概述
• 挑战与问题：在实现多传感器信息融合时，需要解决传感器之间的异构性、数 据关联与配准、实时性处理等问题。同时，随着深度学习等人工智能技术的发 展，如何将智能算法应用于多传感器信息融合中，提高融合性能，也是当前面 临的挑战之一。
02 多传感器信息融合原理及 方法
信息融合基本原理
01
02
多传感器信息融合技术ppt课件
22
19.2 传感器信息融合的一般方法
❖ Bayes统计理论认为，人们在检验前后对某事件的发 生情况的估计是不同，而且一次检验结果不同对人们的 最终估计的影响是不同的。
❖ 先验知识：
P(A1) 、 P(A2) 、…、 P(An) 表示事件A1，A2，…，An
发生的概率，这是试验前的知识称为“先验知识”。
4）融合计算：涉及到以下问题，对多传感器的相关
观测结果进行验证、分析、补充、取舍、修改和状
态跟踪估计；对新发现的不相关观测结果进行分析
和综合；生成综合态势，并实时地根据对传感器观
测结果通过数据融合计算，对综合态势进行修改；
态势决策分析。
10
19.2 传感器信息融合的一般方法
19.2.1 数据融合处理的一般过程
21
19.2 传感器信息融合的一般方法
Bayes统计理论
• 在考虑可靠度情况下传感器测量需要解决的一个关键问题： 真值和测量值。
• 考察一个随机试验，在该试验中n个互不相容的事件A1，A2， …，An必然会发生一个，且只能发生一个，用P（Ai）表示Ai
发生的概率，则有：
n
PAi 1
i 1
❖ 设利用一传感器对A事件的发生进行检测，检测结果为B ，则Ai为真值，B为测量值。
图19-1 多传感器信息融合的结构形式
7
19.1 传感器信息融合分类和结构
传感器1输入 传感器2输入…传感器3输入 并行融合时，各个传感器 直接将各自的输出信息传
传感器
传感器
传感器
输到传感器融合中心，传
1
2
3
感器之间没有影响，融合
信息融合中心
中心对各信息按适当的方
法综合处理后，输出最终
19.2 传感器信息融合的一般方法
❖ Bayes统计理论认为，人们在检验前后对某事件的发 生情况的估计是不同，而且一次检验结果不同对人们的 最终估计的影响是不同的。
❖ 先验知识：
P(A1) 、 P(A2) 、…、 P(An) 表示事件A1，A2，…，An
发生的概率，这是试验前的知识称为“先验知识”。
4）融合计算：涉及到以下问题，对多传感器的相关
观测结果进行验证、分析、补充、取舍、修改和状
态跟踪估计；对新发现的不相关观测结果进行分析
和综合；生成综合态势，并实时地根据对传感器观
测结果通过数据融合计算，对综合态势进行修改；
态势决策分析。
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19.2 传感器信息融合的一般方法
19.2.1 数据融合处理的一般过程
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19.2 传感器信息融合的一般方法
Bayes统计理论
• 在考虑可靠度情况下传感器测量需要解决的一个关键问题： 真值和测量值。
• 考察一个随机试验，在该试验中n个互不相容的事件A1，A2， …，An必然会发生一个，且只能发生一个，用P（Ai）表示Ai
发生的概率，则有：
n
PAi 1
i 1
❖ 设利用一传感器对A事件的发生进行检测，检测结果为B ，则Ai为真值，B为测量值。
图19-1 多传感器信息融合的结构形式
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19.1 传感器信息融合分类和结构
传感器1输入 传感器2输入…传感器3输入 并行融合时，各个传感器 直接将各自的输出信息传
传感器
传感器
传感器
输到传感器融合中心，传
1
2
3
感器之间没有影响，融合
信息融合中心
中心对各信息按适当的方
法综合处理后，输出最终
精品课件-多传感器数据融合及其应用(杨万海)-第3章
第3章 数据关联及其数据准备
(1) 运动点迹：
( p5 p4)CF p5 p4CF 1
(3-1-1)
该式表明，第4圈、第5圈小窗口没有符合，但在第5圈时，在大
窗口中有符合， 新点迹就判定成运动点迹。
（2）固定点迹：
(p5+p4)(p1p2+p1p3+p2p3)=1
(3-1-2)
该式表明，如果在第4圈、第5圈小窗口至少有一次符合，同时1、 2、3圈小窗口中至少有两次符合，则新点迹就判定为固定点迹。
3.1.1 在现代雷达的设计中，要求雷达系统尽量采用各种新的
信号处理技术，如MTI、AMTI、MTD、CFAR、视频积累和旁瓣对消 等，尽可能地消除或减少各类雷达杂波，包括地杂波、海杂波、 气象杂波和人为干扰，使由相消剩余或干扰产生的假点迹降到最 低限度。 这样，不仅可以减小数据处理计算机的负担， 而且可 提高数据处理系统的性能。当然，在考虑组网雷达的种类时，应 尽量采用不同体制的高性能相干雷达。
从判决准则可以看出，它实际上就是跨周期相关处理。 对固定目标来说，如果处于理想的情况下，即不考虑噪声和干扰， 不考虑测量误差及信噪比随距离的变化等因素，对每个位置上的 固定目标，天线每扫过一次，就应有一个点迹，即保留的5圈标志 信息都应该是1，即p1p2p3p4p5=1。但在考虑了上述因素之后，显 然这个条件是太苛刻了，因此必须把条件放宽。大、小窗口的选 择原则，方法的详细说明和点迹过滤框图见作者与其他几位老师 编写的内部教材《雷达终端》。此类方法最早见于法国Lp-23雷达 信息处理系统。
第3章 数据关联及其数据准备
2.
在信号检测的过程中，由于要对所观察的距离范围进行 距离分割，即将雷达的观测范围分成若干距离门或距离单元，以 实现全程检测。这些距离门对雷达来说是相对固定的，如果目标 运动到两个距离门的分界线处，就有可能在同一方位上相邻的两 个距离门同时检测到目标。如果雷达的距离分辨率很高， 其距离 门的尺寸必然很小，目标的电尺寸若很大，就有可能同时在同一 方位上的相邻几个距离门内被检测到，这种现象就称作目标分裂。 在方位上也存在目标分裂的问题，这是在信噪比较小时，信号检 测器所采用的检测准则不合适所造成的， 将一个目标判定成两个 目标。鉴于上述情况，在信号处理时就必须将它们合并成一个目 标，这可通过在距离和方位上设置一个二维门的方法获得解决。 二维门的大小与距离门尺寸、检测准则、 脉冲回波数和目标的尺 寸有关。
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结
环传 境感
A/D
据
征
合
果
处
提
计
输
器
理
取
算
出
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2.3 关键技术
数据融合的关键技术主要是数据转 换、数据相关、态势数据库和融合计算 等,其中融合计算是多传感器数据融合 系统的核心技术。
①对多传感器的相关观测结果进行验证、分析、 补充、取舍、修改和状态跟踪估计。
②对新发现的不相关观测结果进行分析和综合。
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3
和国外相比，我国在数据融合领域的研究起 步较晚。1991年海湾战争结束以后，数据融合 技术引起国内有关单位和专家的高度重视。 一 些高校和科研院所相继对数据融合的理论、系统 框架和融合算法开展了大量研究，但基本上处于 理论研究的层次上，在工程化、实用化方面尚未 取得有成效的突破，有许多关键技术问题尚待解 决，在工程应用领域，需要开发出有重要应用价 值的实用系统。 近年来数据融合技术已形成研 究热点，国家自然科学基金和国家863计划已将 其列入重点支持项目。
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4、数据融合方法
表1 各种融合方法的比较
融合方法 运行环境 信息类型 信息表示 不确定性 融合技术 适用范围
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1.2 定义
数据融合，是多元信息综合处理的一项新技 术,它有多种译名,如多传感器相关、多源相关、 多传感器融合、信息融合等。
数据融合比较确切的定义可概括为:
充分利用不同的时间和空间的多传感器信息资源,
采用计算机技术对按时序获得的多传感器观测信
息在一定的准则下加以自动分析、综合、支配和
使用,获得被测对象的一致性解释与描述,以完成
所需的决策和估计任务,使系统获得比它的各个组
成部分更优越的性能。
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1.3 内容
1. 数据关联:确定从多传感器来的数据是否反映同一个 目标。
2. 多传感器ID/轨迹估计:假设从多源来的报告反映的是 同一目标,对这些数据进行综合以改进对该目标的估 计,或是改进对整个当前/未来情况的估计。
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2、基本原理、融合过程及关键技术
2.1 基本原理
多传感器数据融合就像人脑综合处理信息一样,其基本 原理就是充分利用多传感器资源，通过对这些传感器及观测 信息的合理支配和使用，把多传感器在空间或时间上的冗余 或互补信息依据某种准则进行组合，以获得被测对象的一致 性解释或描述。
数据融合的目的是通过数据信息组合而不是出现在输入 数据中的任何个别信息，推导出更多的信息，得到最佳协同 作用的结果。也就是利用多个传感器共同或联合操作的优势， 提高传感器系统的有效性，消除单个或少量传感器的局限性。
3. 采集管理: 给定传感器环境的一种认识状态,通过分 配多个信息捕获和处理源,以最大限度地发挥其性能, 从而使其操作成本降到最低。
简言之,传感器的数据融合功能主要包括多传感 器的目标探测、数据关联、跟踪与识别、情况评估和 预测。
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1.4 特点
1.生存能力强； 2.扩展了空间覆盖范围； 3.扩展了时间的覆盖范围； 4.提高了可信度； 5.降低了信息的模糊度； 6.改进了探测性能； 7.提高了空间分辨率； 8.增加了测量维数；
传感器2
传感器n
初级融合中心1
初级融合中心2
二级融合中心
最终结果
图3 混合融合方式
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3.2 功能模型
传感器 1
·探测
数
数
状态
估计
传感器 2
据
据
·探测
校
相
目标
传感器 N
准
关
识别
·探测
状态向量
行
态势高层估计
动
·行为
估
·企图
计
·动向
特征属性
目标属性测量
目标状态测量
图4 功能图
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1987年欧洲共同体开始为期5年的SKIDS ( Signal
and Knowledge Integration with Decisional Control for
Multi—sensory System)计划，主要目标是研究多传感器 数据融合的通用结构及实时信息融合技术等。
1998年成立了国际信息融合学会( ISIF) ，每年举 行一次信息融合国际学术会议。促进了信息融合技 术的交流与发展，相继取得了一些有重要影响的研 究成果。
多传感器 数据融合技术
1. 引言 2. 基本原理、融合过程及关键技术 3. 数据融合系统的结构及功能模型 4. 数据融合方法
5. 研究方向和存在问题
1、引 言
1.1国内外研究现状
数据融合从20 世纪70 年代末被提出， “数据 融合”出现于20世纪70年代，源于军事领域的 C3I( command， control， communication and intelligence)系统的需要，当时称为多源相关、多传 感器混合数据融合，并于80年代建立其技术。 美国 是数据融合技术起步最早的国家，1983年，美国国防 高级研究计划局(DARPA)推出的战略计算机计划中， 将多传感器数据融合列为重大研究课题。
在多传感器数据融合系统中，各种传感器的数据可以具 有不同的特征，可能是实时的或非实时的、模糊的或确定的、 互相支持的或互补的，也可能是互相矛盾或竞争的。
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2.2 融合过程 数据融合过程主要包括多传感器(信号获取) 、
数据预处理、数据融合中心(特征提取、数据融合 计算) 和结果输出等环节, 其过程如下图 所示。
③生成综合态势, 并实时地根据多传感器观测 结果通过数据融合计算, 对综合态势进行修 改。
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3、数据融合系统的结构及功能模型
3.1 结构
传感器1
传感器1
传感器2
传感器n
传感器2
数据融合中心
传感器n 最终结果
最终结果 图2 并联融合方式
图1 串联融合方式
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传感器1
1984年，美国国防部(DOD)成立了数据融合专 家组(DFS—Data Fusion Subana1) ，负责指导、组 织并协调有关这一国防关键技术的系统研究， 1988 年又将其列入国防部22项关键技术之一。
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同时其它西方发达国家和国际组织(如英、日、 德、法及欧共体等)也积极开展了数据融合技术研究 工作。1986年开始，每年IEEE主办的“机器人与自动 化”(Robotics and Automation)学术会议上都有专门关于 数据融合的专题。 各种学术刊物也纷纷开辟专栏和 出版专集，交流和探讨数据融合的有关问题。