數據融合的先驅,“通過使用來自多個分布式源的數據,可以獲得更低的檢測錯誤概率和更高的可靠性”。
如今,智能手機和汽車中的高級傳感應用經常使用傳感器融合。但是,先進的工業應用(例如復雜的機器人)也利用了該技術。傳感器融合實際上是數據融合的子類別,也稱為多傳感器數據融合或傳感器數據融合。
對于智能手機中的位置感測,來自加速度計,陀螺儀和磁力計的數據相結合,可提供比單獨使用任何這些傳感器都能獲得的更好的結果。在汽車中,來自雷達,LiDAR和相機的數據以及地圖和其他數據源被組合在一起,以在自動駕駛情況下做出決策。在機器人中,來自視覺系統和慣性測量單元(IMU)的數據被組合在一起,以改善機械臂的運動并提高采樣率。
軍方一直是傳感器數據融合的先驅,“通過使用來自多個分布式源的數據,可以獲得更低的檢測錯誤概率和更高的可靠性”。
1987年,美國國防部(DOD)實驗室聯合主管(JDL)數據融合小組制定了數據融合的定義,該定義進一步完善為“多層次,多方面的過程,涉及自動檢測,關聯,相關,估計,以及來自單一或多個來源的數據和信息的組合。”
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