多传感器融合技术工作原理_主要类型_算法_应用特点

目前，传感器广泛应用于智能手机、工业控制、汽车系统、气候监测、医疗保健和石油勘探等领域。通常情况下，单个传感器既有优点也有缺点。

为了克服单个传感器的局限性，通过收集来自不同传感器的信息以便及时生成更一致的数据，使用了传感器融合（Sensor Fusion）技术。因此，这些可靠的数据可用于采取某些行动以及更多的做出决策。

基本概念

合并来自多个传感器的数据以对物体或目标进行更精确的概念化的过程称为传感器融合技术。因此，此过程仅允许用户合并来自多个传感器的输入，以更准确、更全面地了解目标方向、周围环境和位置。

传感器融合技术主要用于解决不同传感器之间的技术瓶颈，传感器同步，预测未来物体的位置，利用异构传感器的优势，传感器的故障检测以及实现自动驾驶安全要求。

工作原理

传感器融合的工作原理是将许多传感器的所有输入汇集在一起，形成平台周围环境的单一图像或模型。因此输出非常准确，因为它平衡汇集了各种传感器的优势。

此外，传感器融合过程使用软件算法提供更全面和精确的环境模型。这是一种收集、过滤和聚合传感器信息的复杂方法，以保持智能决策所需的环境意识。

主要类型

传感器融合有三种类型，分别是竞争性融合、互补性融合和合作性融合，下面分别来介绍下。

在互补传感器融合中，如果传感器不直接相互依赖，则可以将它们合并以提供所观察现象的完整图像，这决定了传感器信息的不完整性。这种配置的最好例子是使用多个摄像机，每个人都可以监控房间的不同元素。通常情况下，互补数据融合非常简单，而传感器的数据可以相互添加。

在竞争性融合传感器中，每种类型的传感器都提供对类似属性的独立测量。这些类型的融合传感器主要用于鲁棒和容错系统。最好的例子是通过合并两个重叠的相机图像来降低噪声。

此外，合作性融合传感器网络利用两个独立传感器提供的数据来获取仅从传感器无法获得的信息。最好的例子是立体视觉，它使用两个相机混合二维图像。在几乎不同的视点处，可以导出三维观察场景图像。

融合算法

数据科学家主要使用传感器融合算法来组合传感器融合应用程序中的数据。因此，这些算法将处理所有传感器输入并通过高可靠性和准确性生成输出，即使个别测量有缺陷。下面简单介绍不同类型的传感器融合算法。

1、中心极限定理

中心极限定理（CLT）是一个算术概念，表明在数学和统计学中，均值的抽样分布是一个重要概念。通常情况下，均值是指当样本量增加时，除了原始总体分布形状之外，在一组接近正态分布的方法中最常见的或平均值。

例如：如果有两种类型的传感器，如超声波传感器和红外传感器。一旦从他们的读数中获得更多样本，那么样本平均值分布将更接近钟形曲线，因此它接近集合的准确平均值。一旦接近精确的平均值，低噪声就会进入传感器融合算法。

2、卡尔曼滤波器

卡尔曼滤波器是一种传感器融合算法，它使用来自不同来源的数据输入来估计导航和控制技术中经常使用的未知值。这些滤波器能够非常准确地计算未知值，而不是使用单一测量技术进行单独预测。

卡尔曼滤波器算法是最常用的传感器融合应用，为理解理论本身提供了基础。卡尔曼滤波器最常见的应用是，适用于定位和导航技术。由于卡尔曼滤波是重复的，因此需要知道汽车最后识别的位置及其速度才能预测其现在和未来的状况。

3、卷积神经网络

这种类型的融合算法可以同时处理各种传感器数据通道。通过结合这些数据，它们可以根据图像识别产生分类结果。例如，机器人使用传感器数据通知交通标志，距离取决于基于卷积神经网络的算法。带有卷积神经网络 (CNN) 的传感器融合系统用于监测医疗保健应用中的过渡运动。

4、贝叶斯网络

在传感器融合中，贝叶斯网络算法是一种图形模型，它通过有向无环图表示一组变量及其条件依赖性。例如，贝叶斯网络表示疾病和症状之间的主要概率关系，所以这个网络可以简单的用来计算不同疾病存在的概率。

高效算法可以在贝叶斯网络中执行推理和学习。这些形成一系列变量（如蛋白质序列或语音信号）的网络被称为动态贝叶斯网络。这些网络的简化可以表示和解决不确定性中的决策问题，称为影响图。

惯性测量单元传感器

惯性测量单元传感器（IMU）包括三个传感器，如加速度计、陀螺仪和磁力计。IMU传感器的主要功能是借助加速度计测量特定力，使用陀螺仪测量角速率，使用磁力计测量磁场。

IMU传感器适用于飞行器、自平衡机器人、航天器、卫星、无人机、平板电脑、手机、无人机（UAV），用于位置检测、制导、方位检测、飞行控制和跟踪运动。

常见的IMU传感器是MPU6050和ADXL335加速度计。ADXL335 IMU传感器包括3轴加速度计，而MPU-6050传感器包含一个MEMS加速度计和MEMS陀螺仪，它是一个6轴运动跟踪设备，将三轴加速度计和陀螺仪集成在一个芯片上。

主要优势

传感器融合技术的优点包括以下几方面内容：

• 用于在广泛的操作条件下提供精度。
• 集成的感官数据提供多边、可靠和高级识别设备。
• 能够将多个激光雷达、摄像头和雷达的输入形成车辆区域环境的单一模型。生成的模型更加准确，因为它平衡了不同传感器的优势。
• 与单个传感器相比，传感器融合提供了更全面、更可靠的数据。传感器融合将通过扩大不同设备的范围，如无人机（无人机）和机器人（包括自主功能），降低运营成本。
• 克服了单个传感器的局限性。
• 传感器融合系统增强了车道检测系统的强度，使系统更加一致。

主要应用

传感器融合的应用包括以下几方面内容：

• 用于全球定位系统 (GPS)和惯性导航系统 (INS)，这些系统的数据可以通过不同的技术进行融合。例如，扩展卡尔曼滤波器用于通过低成本传感器确定飞机的姿态。
• 传感器融合允许感知上下文，这对IoT（物联网）具有巨大的潜力。
• 当使用多个传感器并增加感知能力时，它会显着提高车道检测的性能。

总结

以上就是关于传感器融合技术的相关内容概述，其中包括不同的算法以及用于设计、测试和模拟系统的工具，这些系统结合来自多个传感器的信息以保持定位和态势感知，如主动、被动雷达、激光雷达、光电/红外、声纳、GPS和IMU。