5.2多傳感器融合多傳感器融合多傳感器數(shù)據(jù)融合的定義可概括為:充分利用不同時間與空間的多傳感器數(shù)據(jù)資源,采用計算機技術(shù)對按時間序列獲得的多傳感器觀測數(shù)據(jù),在一定準(zhǔn)則下進(jìn)行分析、綜合、支配和使用,獲得對被測對象的一致性解釋與描述,進(jìn)而實現(xiàn)相應(yīng)的決策和估計,使系統(tǒng)獲得比它的各組成部分更充分的信息。多傳感器融合1.多傳感器數(shù)據(jù)融合技術(shù)原理2.多傳感器數(shù)據(jù)融合方法3.多傳感器數(shù)據(jù)融合的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)模型1.多傳感器數(shù)據(jù)融合技術(shù)原理多傳感器數(shù)據(jù)融合技術(shù)的基本原理就像人腦中和處理信息一樣，充分利用多個傳感器資源，通過對多傳感器及其觀測信息的合理支配和使用，把多傳感器在空間和時間上冗余或互補信息依據(jù)某種準(zhǔn)則來進(jìn)行組合，以獲得被測對象的一致性解釋或描述。常見的隨機類多傳感器數(shù)據(jù)融合方法加權(quán)平均法卡爾曼濾波法多貝葉斯估計法D-S證據(jù)推理法產(chǎn)生式規(guī)則常見的人工智能類多傳感器數(shù)據(jù)融合方法模糊邏輯推理人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法多傳感器數(shù)據(jù)融合的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)模型多傳感器數(shù)據(jù)融合的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)模型，一般有三種基本形式： 集中式 分布式 混合式多傳感器標(biāo)定傳感器標(biāo)定是自動駕駛的基本需求,良好的標(biāo)定是多傳感器數(shù)據(jù)融合的基礎(chǔ),一輛車上裝了多個/多種傳感器,而它們之間的坐標(biāo)關(guān)系是需要確定的。標(biāo)定過程可分成兩部分:內(nèi)部參數(shù)標(biāo)定和外部參數(shù)標(biāo)定。內(nèi)部參數(shù)是決定傳感器內(nèi)部的映射關(guān)系,比如攝像頭的焦距、偏心和像素橫縱比(畸變系數(shù));而外部參數(shù)是決定傳感器和外部某個坐標(biāo)系的轉(zhuǎn)換關(guān)系,比如姿態(tài)參數(shù)等。多傳感器標(biāo)定攝像頭的標(biāo)定是計算機視覺中三維重建的前提,著名的張氏標(biāo)定法,利用絕對圓錐曲線(absoluteconic)不變性得到的平面標(biāo)定算法簡化了控制場。另外在自動駕駛研究中,GPS-IMU和攝像頭或者激光雷達(dá)的標(biāo)定、雷達(dá)和攝像頭之間的標(biāo)定也是常見的。多傳感器標(biāo)定不同傳感器之間標(biāo)定最大的問題是如何衡量最佳,因為獲取的數(shù)據(jù)類型不一樣:1)攝像頭是RGB圖像的像素陣列。2)激光雷達(dá)是3D點云距離信息。3)GPS-IMU給的是車身位置姿態(tài)信息。4)微波雷達(dá)是2D反射圖。多傳感器融合算法智能車輛感知和定位中多傳感器融合成了無人駕駛領(lǐng)域的趨勢,融合按照實現(xiàn)原理分為： 硬件層的融合 數(shù)據(jù)層融合 任務(wù)層融合多傳感器融合算法硬件層融合如禾賽和Mobileye等傳感器廠商,利用傳感器的底層數(shù)據(jù)進(jìn)行融合;數(shù)據(jù)層融合,利用各種傳感器得到后期數(shù)據(jù),即每個傳感器各自獨立生成目標(biāo)數(shù)據(jù),再由主處理器融合這些特征數(shù)據(jù)來實現(xiàn)感知任務(wù);任務(wù)層融合,先由各傳感器完成感知或定位任務(wù),如障礙物檢測、車道線檢測、語義分割和跟蹤,以及車輛自身定位等,然后添加置信度進(jìn)行融合。多傳感器融合1.多傳感器數(shù)據(jù)融合技術(shù)原理2.多傳感器數(shù)據(jù)融合方法3.多傳感器數(shù)據(jù)融合的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)模型
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