(完整版)多传感器数据融合1
多传感器数据融合及其应用(一)
多传感器数据融合及其应用(一)多传感器数据融合及其应用•传感器数据融合概述–什么是传感器数据融合？–融合的目的和意义•应用领域一：智能交通系统–传感器数据融合在智能交通系统中的应用–实时交通信息监测与预测–交通管理与调度优化•应用领域二：物联网–传感器数据融合在物联网中的应用–物联网环境监测与控制–资源管理与优化•应用领域三：健康监测与医疗–传感器数据融合在健康监测与医疗中的应用–实时生理参数监测与分析–智能诊断与治疗决策支持•应用领域四：智能家居–传感器数据融合在智能家居中的应用–环境感知与自动控制–智能安防与人机交互传感器数据融合概述传感器数据融合是指将来自多个传感器的数据进行综合和整合，以提高数据的精度、准确性和可靠性。
其目的是为了获取更全面、更准确的信息，以支持各种实时决策和应用。
应用领域一：智能交通系统在智能交通系统中，通过融合来自不同类型传感器（如车载传感器、摄像头、雷达等）的数据，可以实现实时交通信息监测与预测，以及交通管理与调度优化。
传感器数据融合可以提供准确的交通流量、拥堵情况、车辆位置等信息，帮助交通管理部门更好地进行交通控制和调整。
应用领域二：物联网在物联网中，传感器数据融合可用于环境监测与控制，以及资源管理与优化。
通过将来自不同传感器的数据融合，可以实现对环境参数（如温度、湿度、光照等）的精确监测和自动控制，同时可以对资源（如能源、水资源等）进行智能化管理和优化分配。
应用领域三：健康监测与医疗传感器数据融合在健康监测与医疗领域中起着重要作用。
通过对来自多种生理传感器的数据进行融合，可以实现对患者的实时生理参数监测与分析。
同时，通过融合患者的个人健康数据与全球健康数据，可以实现智能诊断与治疗决策的支持，为医生提供更准确的诊断和治疗方案。
应用领域四：智能家居传感器数据融合在智能家居中有广泛的应用。
通过将来自多个传感器（如温度传感器、湿度传感器、烟雾传感器等）的数据进行融合，可以实现对家居环境的感知和自动控制。
多传感器数据智能融合理论与应用 第1章 多传感器数据融合概述
类似LANDSAT的卫星使用可见光和红外传感器来提 供有关作物的种类，生长情况，病虫害及耕作情况等信息。 合成孔径雷达（SAR）甚至可以从宇宙飞船上穿过云层拍 摄到地球的图片。SAR提供的关于地球资源的其他信息可 以与其他传感器提供的信息进行融合。
多传感器数据智能融合
8
2 多传感器系统的应用及优势
一个能够支持自动目标识别（ART）的多传感器系 统里面的传感器包含了毫米波雷达，毫米波辐射计以及被 动式和主动式红外传感器等。
在这个传感器级数据融合结构中，每个传感器都具 有自己的处理算法，采用何种算法主要考虑如下因素：数 据所处的频段；传感器的类型（主动型或被动型）；空间 分辨率和扫描特性；目标和背景特性以及信号的极化信息 等。
■ 遗传算法（GA）：求最优的一种迭代算法，属于人工智能类。 ■ 确定基因优化的准则？交叉、变异、进化。 ■ 有用遗传算法，用于多传感器信息的融合。
多传感器数据智能融合
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3 数据融合算法
■ 粒子群方法（PSO）：粒子群优化算法（Particle Swarm optimization, PSO）是一种进化计算（evolutionary computation）技术，由Eberhart博士和Kennedy博士于1995年 提出[1]。该算法源于对鸟群捕食的行为研究，主要用于优化 计算，基本思想是通过群体中个体之间的协作和信息共享来 寻找最优解。PSO算法的优势在于简单容易实现并且没有许多 参数的调节。目前已被广泛应用于函数优化、神经网络训练、 模糊系统控制以及其他遗传算法的应用领域。
多传感器数据融合技术
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。
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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
多传感器数据融合技术
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。
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。
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。
二级融合中心
最终结果
图3 混合融合方式
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
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
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. 应用 6. 研究方向和存在问题
多传感器数据融合
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。
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。
环境监测中多传感器协同数据融合
环境监测中多传感器协同数据融合一、环境监测中多传感器协同数据融合概述环境监测是评估和监控环境质量的重要手段，它涉及到对大气、水体、土壤等多个环境介质的实时监测。
随着科技的发展，多传感器协同数据融合技术应运而生，它通过集成多种类型的传感器，实现对环境数据的全面、准确和实时的监测。
这种技术的应用，不仅可以提高监测数据的准确性和可靠性，还可以为环境管理和决策提供更加科学和有效的支持。
1.1 多传感器协同数据融合的核心概念多传感器协同数据融合技术是指利用多个传感器收集的数据，通过一定的数据处理和分析方法，实现数据的整合和优化，从而获得更加全面和准确的环境监测结果。
这种技术的核心在于“协同”，即不同传感器之间的数据能够相互补充，共同提高监测结果的质量和精度。
1.2 多传感器协同数据融合的应用场景多传感器协同数据融合技术的应用场景非常广泛，包括但不限于以下几个方面：- 大气污染监测：集成多种气体传感器，监测空气中的污染物浓度，如二氧化硫、氮氧化物等。
- 水质监测：使用多种水质传感器，监测水体中的化学成分和生物指标，如pH值、溶解氧、重金属含量等。
- 土壤污染监测：结合土壤成分分析传感器，监测土壤中的有害物质含量，如农药残留、重金属等。
- 生态环境监测：利用生物多样性传感器，评估生态系统的健康状况和生物多样性水平。
二、多传感器协同数据融合的关键技术2.1 传感器集成技术传感器集成是多传感器协同数据融合的基础。
它涉及到将不同类型的传感器按照一定的布局和方式集成到一个监测系统中，以实现对环境参数的全面监测。
集成技术需要考虑传感器的兼容性、稳定性和响应速度等因素。
2.2 数据预处理技术数据预处理是确保数据融合质量的重要环节。
它包括数据清洗、去噪、标准化等步骤，目的是消除传感器数据中的异常值和噪声，提高数据的可用性和准确性。
2.3 数据融合算法数据融合算法是实现多传感器数据整合的核心。
常见的数据融合算法有加权平均法、卡尔曼滤波、神经网络等。
多传感器数据融合.
多传感器数据融合技术及应用目录第一章概论 (1)1.1数据融合的目的和应用 (1)1.2数据融合的理论基础 (3)1.2.1数据融合的基本原理 (3)1.2.2数据融合的级别 (4)第二章状态估计理论 (8)2.1估计问题的构成 (8)2.2状态估计问题 (9)2.3离散线性系统的最优估计——Kalman 滤波技术 (10)第三章多传感器信息融合系统中的状态估计 (15)3.1引言 (15)3.2集中式多传感器信息融合系统中的状态估计 153.2.1单传感器的状态估计 (15)3.2.2集中式多传感器状态估计 (17)3.3分布式多传感器信息融合系统中的状态估计 19第四章多传感器概率数据关联算法 (23)4.1概率数据关联滤波器 (23)4.1.1预备知识 (23)4.1.2概率数据关联滤波器的基本思想 (24)4.1.3关联概率()i k 的计算 (26)4.1.4协方差P(k|k)的计算 (29)4.2多传感器概率数据关联算法 (31)4.2.1多传感器概率数据关联滤波器 (31)第五章分布式多传感器信息融合中的 (35)5.1引言 (35)5.2模糊因数集与隶属度函数 (35)5.2.1模糊因素集 (35)5.2.2隶属度函数的选择 (37)5.3模糊因素的确定与模糊集A的动态分配 (38)5.3.1模糊因素与权向量初值的确定 (38)5.3.2模糊因素权集A的动态分配 (39)5.4模糊航迹关联算法 (41)5.4.1模糊航迹关联算法 (41)5.5多局部节点情况下的模糊关联算法 (42)第六章多传感器多模型概率数据关联算法 (44)6.1多模型算法(Multiple-Model Approach) (44)6.2相互作用多模型—概率数据关联算法 (47)第七章多传感器信息融合系统中的身份估计 (57)7.1基于Bayes统计理论的身份识别 (57)7.2基于D-S证据理论的身份识别 (57)7.2.1基本理论 (58)7.2.2证据理论的组合规则 (59)7.2.3D-S证据理论的身份识别中应用例子 (60)7.3基于多级神经网络的类型融合 (63)7.3.1基于模糊专家规则的传感器子网 (64)7.3.2融合子网 (74)第一章概论1.1数据融合的目的和应用在未来战争中，电磁环境将异常复杂，无论是空战、海战还是陆战以至于陆、海、空相结合的立体战争，都将日益依赖于各种传感器设备。
多传感器融合（一）
多传感器融合（⼀）多传感器融合（⼀）⼀．概述“传感器融合技术”号称⾃动驾驶中的核⼼技术。
传感器是汽车感知周围的环境的硬件基础，在实现⾃动驾驶的各个阶段都必不可少。
⾃动驾驶离不开感知层、控制层和执⾏层的相互配合。
摄像头、雷达等传感器获取图像、距离、速度等信息，扮演眼睛、⽿朵的⾓⾊。
控制模块分析处理信息，并进⾏判断、下达指令，扮演⼤脑的⾓⾊。
车⾝各部件负责执⾏指令，扮演⼿脚的⾓⾊。
⽽环境感知是这⼀切的基础，因此传感器对于⾃动驾驶不可或缺。
⼆．多传感器融合的必要性为什么⼀定要多传感器融合呢？主要是扬长避短、冗余设计，提⾼整车安全系数。
多传感器融合系统所实现的功能要远超这些独⽴系统能够实现的功能总和。
使⽤不同的传感器种类可以在某⼀种传感器全都出现故障的环境条件下，额外提供⼀定冗余度。
这种错误或故障可能是由⾃然原因（诸如⼀团浓雾）或是⼈为现象（例如对摄像头或雷达的电⼦⼲扰或⼈为⼲扰）导致。
各传感器优缺点如下：相机：对⽬标的颜⾊和纹理⽐较敏感，可以完成⽬标分类、检测、分割、识别等任务，但是不能得到精确的探测距离，⽽且易受光照、天⽓条件的影响。
LiDAR：可以获得⽬标精确的3D信息，检测范围也能够到达150⽶。
对光照不敏感，晚上也可以正常⼯作。
但是⾓分辨率⼤，⽬标稀疏，⽆法获得⽬标纹理，分类不准，⽽且在⾬、雾、雪等恶劣天⽓中，性能会下降。
对扬尘、⽔雾也⽐较敏感，易产⽣噪点。
radar：可以提供精确的距离和速度信息，探测距离也⽐较远，可以全天候⼯作，但分辨率较低，⽆法提供物体⾼度信息。
相关传感器对⽐如下表：三．多传感器融合的先决条件众多的传感器装在同⼀辆车上，如nuscenes中使⽤了6个camera、1个lidar、5个radar，使⽤同⼀个系统来采集并处理数据，为了将他们规范，我们需要对这些传感器统⼀坐标系和时钟，⽬的就是为了实现三同⼀不同：同⼀个⽬标在同⼀个时刻出现在不同类别的传感器的同⼀个世界坐标处。
统⼀时钟在这⾥要做的就是同步不同传感器的时间戳：GPS时间戳的时间同步⽅法: 这个需要看传感的硬件是否⽀持该种⽅法，如果⽀持则传感器给出的数据包会有全局的时间戳，这些时间戳以GPS为基准，这样就使⽤了相同的时钟，⽽⾮各⾃传感器的时钟了。
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
第多传感器数据融合课件 (一)
第多传感器数据融合课件 (一)在当今数字时代，大量的传感器设备被广泛部署在物理世界中，通过感知和采集传感器数据来提供关键信息。
传感器数据融合作为一种有效的多传感器信息处理手段，已日渐成为现代数字系统必备的关键技术之一。
本文将从以下三个方面介绍第多传感器数据融合课件及其重要性。
一、第多传感器数据融合课件简介第多传感器数据融合课件（Multi-Sensor Data Fusion Courseware，MSDFC）是一种基于多传感器数据融合原理，以实例为导向的教学课件，旨在为大学生、工程师等提供数据融合方法和工具的实现和使用，使他们能够更好地理解和应用多传感器数据融合的概念，提高工作效率，降低错误率。
该课件由多传感器数据融合国家工程实验室自主研发，包括数据融合基础、组合融合、参数估计、非线性大系统与状态估计等模块，旨在提高学生分析、处理和应用多源信息的能力。
二、第多传感器数据融合课件的重要性1.提高现代数字系统效率：现代数字系统中需要处理大量的数据，使用多传感器数据融合技术可以将这些数据整合起来，提高处理效率，减少处理时间，提高系统的准确性和可靠性。
2. 丰富学生知识：学生通过研究第多传感器数据融合课件可以充分了解传感器技术、数据融合原理、数据处理方法等业务知识，进而在实践中运用这些技术和方法，切实提高其综合素质。
3. 在工程实践中使用：第多传感器数据融合课件具有良好的实用价值。
通过学习课件，工程师和学生可以学会如何使用多传感器数据融合技术，应用于日常生活和工程实践中，提高实践中的效率和准确性。
三、第多传感器数据融合课件应用前景随着数字技术的发展，传感器设备的采用越来越广泛，第多传感器数据融合技术也获得了越来越多的应用。
在未来，第多传感器数据融合技术将在无人驾驶、智能交通、智能家居等领域中发挥着重要作用。
通过学习第多传感器数据融合课件，可以帮助人们更好地理解和应用这项技术。
总之，第多传感器数据融合课件作为一种提高学生分析、处理和应用多源信息的能力的教学工具，对于提高现代数字系统效率、丰富学生知识、在工程实践中使用等方面具有良好的实用价值。
多传感器数据融合
基于Bayes估计的传感器检测数据融合
基本理论和方法—置信距离和置信距离矩阵
为对传感器输出数据进行选择，必须对其可靠性进行估计，为此定义各数据间的置信距离。用Xi、Xj表示第i个和第j个传感器的输出，则其一次读数xi和xj之间的置信距离定义为：
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基于Bayes估计的传感器检测数据融合
3
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人工神经网络技术基础
什么是神经网络技术？神经网络是由数个至数十亿个被称为神经元的细胞（组成我们大脑的微小细胞）所组成，它们以不同方式连接而型成网络。人工神经网络就是尝试模拟这种生物学上的体系结构及其操作用于信息处理技术。人工神经网络是利用多个简单计算模型有机构成一个计算网络用以实现一个复杂的规则。
Bayes统计理论
后验知识：由于一次检验结果B的出现，改变了人们对事件A1，A2，…，An发生情况的认识，这是试验后的知识称为“后验知识”。检验后事件A1，A2，…，An发生的概率表现为条件概率：
显然有：
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Bayes统计理论
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：
基本理论和方法—置信距离和置信距离矩阵
若Xi、Xj服从正态分布，则上式中：
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基于Bayes估计的传感器检测数据融合
基本理论和方法—置信距离和置信距离矩阵
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基于Bayes估计的传感器检测数据融合
基本理论和方法—关系矩阵和数据选择
根据具体问题选择合适的临界值 由 对数据的可靠性进行判定。
由此得到一个二值矩阵，称为关系矩阵。
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基于Bayes估计的传感器检测数据融合
智能家居中的多传感器数据融合
智能家居中的多传感器数据融合现今智能家居的市场已经越来越成熟，越来越多的人开始使用智能家居设备来带来更加便捷、舒适的生活体验。
智能家居设备的一个核心特点就是物联网技术，而对于物联网技术来说，不可避免的就是数据采集与融合。
智能家居中的传感器数量是非常庞大的，如何融合这些数据是智能家居设备的一个重要技术。
传统的家居设备往往需要手动操作来完成，而随着智能家居的发展，我们可以通过智能家居设备来自动控制和管理我们家里的设备。
这里需要借助于各种传感器来实现，比如声音传感器、热传感器、光线传感器等。
这些传感器可以自动地采集到各种数据，甚至是人们无法感知的数据。
这使得我们可以实现各种自动化控制，比如智能灯光、智能温度等。
然而，随着传感器数量的不断增加，就会涉及到一个复杂的问题：如何对这些传感器数据进行综合分析和处理？这是传统家居设备所没有的问题。
由于不同传感器采集到的数据各异、包含的信息也各不相同，所以如何在传统的数据自动化处理模型的基础上，将这些数据综合起来呢？这时，多传感器数据融合便应运而生。
所谓多传感器数据融合，就是指将多个传感器采集到的数据通过算法进行融合和处理，得到更加准确、广泛的信息。
例如，在智能家居中我们可以通过多个温度传感器来采集温度数据，并将其进行融合处理获得更加准确的室内温度数据，从而实现更精确的温度控制。
多传感器数据融合通常包括以下几个步骤：1. 数据采集：这是数据融合的第一步，各传感器需要采集到各自的数据。
2. 数据清洗：在数据采集之后，需要对获取到的数据进行清洗和过滤，去除异常值等。
3. 数据融合：将多个传感器采集到的数据进行融合，得到更准确、更全面的室内环境数据。
4. 数据处理：对融合后的数据进行处理和分析，获取更加深入、有意义的信息，以便后续处理。
5. 数据应用：将融合后的数据应用于智能家居设备的控制，例如控制空调、灯光等智能化设备，实现智能家居的自动化管理。
多传感器数据融合的具体算法有很多，如模型预测控制、神经网络、遗传算法等。
多传感器和数据融合_一_
第28卷第1期红外与激光工程1999年2月Vol.28No.1Infrared and Laser Engineering Feb.1999多传感器和数据融合(一)高德平黄雪梅(北京跟踪与通信技术研究所北京100094)文摘:文中介绍了多传感器集成及数据融合的概念、优点、结构、方法和应用,列举了传感器四种不同集成度的特点。
数据融合把来自不同传感器的、或其它信息源的数据加以综合、相关、互联,以便提高定位和特征估计的精度。
在数据融合过程中建模包括信号模型、噪声模型、变换器模型、数据变换模型以及融合模型。
数据融合模型包括融合的方法和结构,文章介绍了集成式、分布式和混合式融合结构,并对它们进行了比较。
此外,还介绍了国外一些数据融合的试验系统,商业软件和应用的例子。
关键词:多传感器集成数据融合模型方法结构Multisensor and data fusion(Part1)Gao Deping Huang Xuemei(Beijing Inst.of T racking and Communication T echnology,Beijing,China,100094)Abstract:The concept、advantages、architecture、methods and application of multisensor integ ra-tion and data fusion are described.Four deg rees of multisensor integration are listed in the paper.Data fusion is the process of combining、correlating、associating data from multisensor and/or other infor-mation sources to achieve refined position、identity estimation and assessment of situations.In the pro-cess of data fusion,the representation、transform and processing of data must be modelled,w hich in-cludes models of sig nal、noise、transducer、data transform and fusion.Data fusion models include fu-sion method and architecture.T he centralized、distributed、hybrid and hierarchical fusion architec-tures are described,and some comparison are made betw een them.In addition,some foreign data fu-sion systems、com mercial softw ares and application samples for fusion are also presented.Keywords:Multisensor integration Data fusion Model M ethodArchitecture1998-05-18收稿1998-09-02修回作者简介:高德平男54岁高级工程师一直从事靶场的光电测控与测试的总体工作,曾在国内外刊物上发表论文60余篇。
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一些数据融合技术的应用例子
1、军用系统: 航迹预测、导弹制导、无人机/车侦察与攻击等 2、非军事领域：
智能机器人、水下物体探测、收割机械的自动化、工业装配线、 信息高速公路系统、多媒体技术和虚拟现实技术、辅助医疗检测 和诊断等领域。
参考资料
• 科学出版社：信息融合（2007） • 电子工业出版社：多传感器信息融合及其
应用（2010） • 清华大学出版社：多源信息融合（第二版）
（2010） • 方崇智、萧德云编著，《过程辨识》，清
华大学出版社，北京，1988 • 相关论文 （Google Scholar）
第一章 概述
1
多传感器问题的引入
❖ 故障诊断系统中使用多传感器技术进行多种特征量的监测 (如振动、温度、压力、流量等)，并对这些传感器的信息 进行融合，以提高故障定位的准确性和可靠性。
❖ 对于来自无源电子支援测量、红外、声学、运动控测器、 火与水探测器等各种信息源的数据融合，可以用于商店和 家庭的防盗防火。军事应用领域开发的一些复杂的数据融 合应用同样可以应用于民用部门的城市规划、资源管理、 污染监测和分析以及气候、作物和地质分析，以保证在不 同机关和部门之间实现有效的信息共享
图源：D.L. Hall and J. Llinas, ‘‘An introduction to multisensor
data fusion’’
多传感器问题的引入
近几十年，科学工程技术领域：目标跟踪例子(视频监控)
Sensor fusion means the combination of sensory data or data derived from sensory data, such that the resulting information is better than it would be if these sensors were used individually
❖ 数据融合(信息融合)的基本原理是：充分利用传感器资源 ．通过对各种传感器及人工观测信息的合理支配与使用． 将各种传感器在空间和时间上的互补与冗余信息，依据某 种优化准则或算法组合，产生对观测对象的一致性解释和 描述。其目标是基于各传感器检测信息分解人工观测信息 ．通过对信息的优化组合来导出更多的有效信息。
❖ 1）移动机器人：多传感器测量自身位姿、速度、障碍物位 置、地面变化等。通过分布式融合方式，提高系统可靠性 和模块化。
NASA火星车：火星表面建图与导航，岩石监测。5个激光雷达， 2 个CCD(Charge-coupled device)相机检测岩石，加速度 计等组成
❖ 2）工业应用：
❖ 基于神经网络的传感器融合方案估计、预测和控制在线表 面抛光；
当检测对象为多 目标或快速机动 目标时，单一传 感器测量困难。
当单一传感器失 效或传感器的可 靠性有待提高时 采用多传感器系 统。
数据融合的定义
❖ 数据融合技术，包括对各种信息源给出的有用信息的采集 、传输、综合(integration)、过滤、相关(data association)及合成(generation)，以便辅助人们进行态 势/环境判定、规划、探测、验证、诊断
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9
电子警察
胶片式“电子警察” 、数码式“电子警察” 、视频式“电 子警察”；压力或磁电传感器，两个脉冲信号，触发拍照系 统进行拍照
数据融合技术的应用（军事应用）
❖ 军事上，数据融合技术为先进的作战管理系统提供了重要 的数据处理技术基础。数据融合在多信息源、多平台和多 用户系统内起着重要的处理和协调作用，保证了数据处理 系统各单元与汇集中心间的连通性与及时通信，而且使原 来由军事操作人员和情报分析人员完成的许多功能均由数 据处理系统快速、准确、有效地自动完成。
❖ 大量新的作战技术的发展迫切需要数据融合技术的应用和 支持。如现代作战原则强调纵深攻击和遮断能力，要求能 描述目标位置、运动及其企图的信息，这已超过了使用的 常规传感器的性能水平。
❖ 不少数据融合技术的研究成果和实用系统已在1991年的 海湾战争中得到实战验证
数据融合技术的应用（民用）
❖ 在自动化领域，自动化制造过程中的实时过程控制、传感 器控制元件、工作站以及机器人和操作装置控制等均离不 开数据融合技术的应用。
电阻变化量
由半导体材料制成的物性性传感器基本是 敏感元件与转换元件二合一。
直接能将被测量转换为电量输出。 压电传感器、光电池、热敏电阻等。
7
传感器的普遍性
8
传感器的主要应用
需要量
111 110 103
111
93
81
78
76
70
55
59 61
47
61 47
36
27
34 31 31
26 21 24 20 14
❖ 刀具磨损检测：融合声音、振动和电机电流传感器信息， 将磨损数据分成无-低-中-高磨损，模糊逻辑规则+最小近 邻算法->决策
❖ 混凝土结构的无损探伤：结合超声波和冲击回波测试
❖ 3）其他方面：身份验证、燃气轮机动力装置、风 洞流量测量、矿产探测、军事方面等
数据融合技术发展
海湾战争
20世纪 70年代
BatesCarey LLP
28
WHO WILL MAKE AVs?
Technological and Idea Innovators:
Google Amazon Uber Apple Alibaba/BatesCarey LLP
29
WHO WILL MAKE AVs?
Components manufacturers:
红外 线感 知
视
觉
红外制导武器(导弹的弹头感知敌武器的红外热源)：
感
喷气机的发动机尾喷口，高速飞行时飞机的机头与空气剧烈摩
知
擦产生的热空气团，海军舰艇的烟囱和陆军车辆的发动机
。
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
1973年美国声纳信息融合研究
现代化战争的警钟
我国首次数据融合技术专题会议
1995年
目前
位置估计和身份识别
在无人驾驶汽车上的应用
WHO WILL MAKE AVs?
Car manufacturers:
GM(通用汽车公司) Ford VW-Audi Volvo Nissan Toyota Daimler AG(戴姆勒股份公司) Tesla SAIC Motors (Shanghai Auto. Ind. Corp.)上汽集团
数据融合的定义
❖ 技术定义：
充分利用不同时间与空间的多传感器数据资源，采用 计算机技术按时间序列获得多传感器的观测数据，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，使系统获得比它各组成部分更为充分的信息。
❖ 该定义的重点：
▪方法：分析、综合、支配、使用； ▪目的：一致性解释与描述、更为充分的信息。
BatesCarey LLP
31
Google driver-free cars
GOOGLE SELF-DRIVING CARS
HOW DOES IT WORK?
Ultra-precise GPS fixes Scanner Google translate Lane departure
warning Lane keep assist Blind spot detection
Autonomous Vehicles Defined
Vehicle that get from one point to another point without human interaction.
10
全自动洗衣机中的传感器：衣物重量传感器，衣 质传感器，水温传感器，水质传感器，透光率光 传感器(洗净度) 液位传感器，电阻传感器(衣物烘 11 干检测)。
PC机中的测试技术应用
鼠标:光电位移传感器
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摄象头:CCD传感器
多传感器问题的引入
响尾蛇捕食： visual and infrared (IR) information
Implement a number of well placed sensors that detect different things such as other vehicles, people, traffic lights, and movement of other vehicles
电信号
传感器的组成
敏感器件的作用是感受被测物理量；
转换元件是对信号进行转换输出。
辅助器件则是对输出的电信号进行放 大、阻抗匹配，以便于后续仪表接入。
被测信息 敏感元件
转换元件
输出信息 信号调节电路
辅助电路
传感器组成框图
6 智能信息处理技术
应变式压力传感器
压力 弹性膜片
应变 电阻应变片
敏感元件
转换元件
人与传感器
人的感觉器官与对应的传感器： 眼——— 光敏传感器 耳——— 声敏传感器 鼻——— 气敏传感器 舌——— 味觉传感器 皮肤—— 压敏、热敏、湿敏传感器