傳感器融合

加入交流群
掃碼加入
獲取工程師必備禮包
參與熱點資訊討論

人類本能地具有將身體上的各種器官（眼、耳、鼻和四肢等）所探測的信息（景物、聲音、氣味和觸覺等）與先驗知識進行綜合的能力，以便對其周圍的環(huán)境和正在發(fā)生的事件做出評估。多傳感器信息融合實際上是對人腦綜合處理復(fù)雜問題的一種功能模擬。與單傳感器相比，運用多傳感器信息融合技術(shù)在解決探測、跟蹤和目標識別等問題方面，能夠增強系統(tǒng)生存能力，提高整個系統(tǒng)的可靠性和健壯性，增強數(shù)據(jù)的可信度，提高精度，擴 展系統(tǒng)的時間、空間覆蓋率，增加系統(tǒng)的實時性和信息利用率等。 作為多傳感器融合的研究熱點之一，融合方法一直受到人們的重視，這方面國外已經(jīng)作了大量的研究，并且提出了許多融合方法。目前，多傳感器數(shù)據(jù)融合的常用方法大致可分為兩大類：隨機和人工智能方法。信息融合的不同層次對應(yīng)不同的算法，包括加權(quán)平均 融合、卡爾曼濾波法、Bayes 估計、統(tǒng)計決策理論、概率論方法、模糊邏輯推理、人工神 經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、D-S 證據(jù)理論等。

人類本能地具有將身體上的各種器官（眼、耳、鼻和四肢等）所探測的信息（景物、聲音、氣味和觸覺等）與先驗知識進行綜合的能力，以便對其周圍的環(huán)境和正在發(fā)生的事件做出評估。多傳感器信息融合實際上是對人腦綜合處理復(fù)雜問題的一種功能模擬。與單傳感器相比，運用多傳感器信息融合技術(shù)在解決探測、跟蹤和目標識別等問題方面，能夠增強系統(tǒng)生存能力，提高整個系統(tǒng)的可靠性和健壯性，增強數(shù)據(jù)的可信度，提高精度，擴 展系統(tǒng)的時間、空間覆蓋率，增加系統(tǒng)的實時性和信息利用率等。 作為多傳感器融合的研究熱點之一，融合方法一直受到人們的重視，這方面國外已經(jīng)作了大量的研究，并且提出了許多融合方法。目前，多傳感器數(shù)據(jù)融合的常用方法大致可分為兩大類：隨機和人工智能方法。信息融合的不同層次對應(yīng)不同的算法，包括加權(quán)平均 融合、卡爾曼濾波法、Bayes 估計、統(tǒng)計決策理論、概率論方法、模糊邏輯推理、人工神 經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、D-S 證據(jù)理論等。收起

查看更多
  • 自動駕駛汽車如何確保感知數(shù)據(jù)的一致性？
    自動駕駛系統(tǒng)通常采用多種感知傳感器協(xié)同感知車輛周圍環(huán)境。攝像頭可獲取高分辨率的環(huán)境圖像，能夠識別車道線、交通標志、信號燈以及物體的顏色和紋理信息，成本低廉，技術(shù)成熟。然而攝像頭作為被動傳感器，依賴環(huán)境光照，在夜間或惡劣天氣下性能下降，且單目攝像頭無法直接獲得深度信息（需要額外假設(shè)或立體視差），典型單目在20米外測距精度迅速下降，立體攝像頭在80米之外精度也顯著降低。
    自動駕駛汽車如何確保感知數(shù)據(jù)的一致性？
  • 各車企智駕技術(shù)方案盤點
    從消費者角度看，城市NOA（城市無圖導(dǎo)航輔助駕駛）作為L3智能化體驗的代表，已經(jīng)成為消費者購車時考慮的前三因素之一。此外，Robotaxi作為L4核心體驗的落地，將通過更安全、便捷和高效的出行方式，進一步改變傳統(tǒng)出行方式，推動整個社會效率的提升。
    各車企智駕技術(shù)方案盤點
  • 多傳感器融合在自動駕駛中的應(yīng)用趨勢探究
    自動駕駛技術(shù)的快速發(fā)展加速交通行業(yè)變革，為實現(xiàn)車輛自動駕駛，需要車輛對復(fù)雜動態(tài)環(huán)境做出準確、高效的響應(yīng)，而多傳感器融合技術(shù)為提升自動駕駛系統(tǒng)的穩(wěn)定性和安全性提供了關(guān)鍵支持。通過將不同種類的傳感器數(shù)據(jù)整合分析，多傳感器融合不僅能夠彌補單一傳感器的局限性，還大大提升了感知系統(tǒng)的精確性。
    多傳感器融合在自動駕駛中的應(yīng)用趨勢探究

正在努力加載...