融合，有时也称作多传感器数据融合，于1973年在美国国防部资助开发的声纳处理系统中被首次提出，它是对多种信息的获取、表示及其内在联系进行综合处理和优化的技术。

　　随着机器人技术的不断发展，机器人的应用领域和功能有了极大的拓展和提高。智能化已成为机器人技术的发展趋势，而传感器技术则是实现机器人智能化的基础之一。由于单一传感器获得的信息非常有限，而且，还要受到自身品质和性能的影响，因此，智能机器人通常配有数量众多的不同类型的传感器，以满足探测和数据采集的需要。若对各传感器采集的信息进行单独、孤立地处理，不仅会导致信息处理工作量的增加，而且，割断了各传感器信息间的内在联系，丢失了信息经有机组合后可能蕴含的有关环境特征，造成信息资源的浪费，甚至可能导致决策失误。为了解决上述问题人们提出了多传感器融合技术（multi-sensorfusion）。

　　多传感器融合又称多传感器信息融合（multi-sensor information fusion），有时也称作多传感器数据融合（multi-sensor data fusion），于1973年在美国国防部资助开发的声纳信号处理系统中被首次提出，它是对多种信息的获取、表示及其内在联系进行综合处理和优化的技术。它从多信息的视角进行处理及综合，得到各种信息的内在联系和规律，从而剔除无用的和错误的信息，保留正确的和有用的成分，最终实现信息的优化，也为智能信息处理技术的研究提供了新的观念。

　　多传感器融合在结构上按其在融合系统中信息处理的抽象程度，主要划分为三个层次：数据层融合、特征层融合和决策层融合。 看飞机太伤肾，男子看航展憋尿憋出内伤

　　1.数据层融合：也称像素级融合，首先将传感器的观测数据融合，然后从融合的数据中提取特征向量，并进行判断识别。数据层融合需要传感器是同质的（传感器观测的是同一物理现象），如果多个传感器是异质的（观测的不是同一个物理量），那么数据只能在特征层或决策层进行融合。数据层融合不存在数据丢失的问题，得到的结果也是最准确的，但计算量大，且对系统通信带宽的要求很高。

　　2.特征层融合：特征层融合属于中间层次，先从每种传感器提供的观测数据中提取的有代表性的特征，这些特征融合成单一的特征向量，然后运用模式识别的方法进行处理。这种方法的计算量及对通信带宽的要求相对降低，但由于部分数据的舍弃使其准确性有所下降。

　　3.决策层融合：决策层融合属于高层次的融合，由于对传感器的数据进行了浓缩，这种方法产生的结果相对而言最不准确，但它的计算量及对通信带宽的要求最低。

　　对于特定的多传感器融合系统工程应用，应综合考虑传感器的性能、系统的计算能力、通信带宽、期望的准确率以及资金能力等因素，以确定哪种层次是最优的。另外，在一个系统中，也可能同时在不同的融合层次上进行融合。

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　　融合算法是融合处理的基础。它是将多元输入数据根据信息融合的功能要求，在不同融合层次上采用不同的数学方法，对数据进行综合处理，最终实现融合。目前已有大量的融合算法，它们都有各自的优缺点。这些融合算法总体上法可以分为三大类型：嵌入约束法、证据组合法、人工神经网络法。

　　由多种传感器所获得的客观环境的多组数据就是客观环境按照某种映射关系形成的像，传感器信息融合就是通过像求解原像，即对客观环境加以了解。用数学语言描述就是，即使所有传感器的全部信息，也只能描述环境的某些方面的特征，而具有这些特征的环境却有很多，要使一组数据对应惟一的环境（即上述映射为一一映射），就必须对映射的原像和映射本身加约束条件，使问题能有惟一的解。嵌入约束法有两种基本的方法：贝叶斯估计和卡尔曼滤波。

　　证据组合法认为完成某项智能任务是依据有关环境某方面的信息做出几种可能的决策，而多传感器数据信息在一定程度上反映环境这方面的情况。因此，分析每一数据作为支持某种决策证据的支持程度，并将不同传感器数据的支持程度进行组合，即证据组合，分析得出现有组合证据支持程度最大的决策作为信息融合的结果。

　　证据组合法是为完成某一任务的需要而处理多种传感器的数据信息。它先对单个传感器数据信息每种可能决策的支持程度给出度量（即数据信息作为证据对决策的支持程度），再寻找一种证据组合方法或规则，使在已知两个不同传感器数据（即证据）对决策的分别支持程度时，通过反复运用组合规则，最终得出全体数据信息的联合体对某决策总的支持程度，得到最大证据支持决策，即传感器信息融合的结果。

　　常用的证据组合方法有：概率统计方法、D-S（Dempster-Shafer）证据推理法。

　　人工神经网络通过模仿人脑的结构和工作原理，设计和建立相应的机器和模型并完成一定的智能任务。神经网络根据当前系统所接收到的样本的相似性，确定分类标准。这种确定方法主要表现在网络权值分布上，同时可采用神经网络特定的学习算法来获取知识，得到不确定性推理机制。采用神经网络法的多传感器信息融合，分三个主要步骤：

　　（2）。各传感器的输入信息综合处理为一总体输入函数，并将此函数映射定义为相关单元的映射函数，通过神经网络与环境的交互作用把环境的统计规律反映网络本身的结构；

　　（3）。对传感器输出信息进行学习、理解，确定权值的分配，进而对输入模式作出解释，将输入数据向量转换成高级逻辑（符号）概念。

　　在多传感器融合技术中，融合结构、融合算法都占有重要地位。随着多传感器融合研究与应用的深入，未来的多传感器融合将会是一个更加复杂的信息处理过程，不仅包括许多具体的算法，而且结构也比较复杂。如何根据实际应用将算法与结构有机地结合在一起，为整个融合系统提供更加有效的融合策略，这是未来多传感器融合研究所要解决的主要问题。目前已有大量的融合算法，它们都存在各自的优缺点，需要通过合理的融合结构将这些算法组合在一起，使其扬长避短，构成更加有效的融合方法。另外，多传感器融合还将面临一个难题，那就是动态与未知环境下的融合问题，这无疑会对融合方法提出更高的要求。这不仅需要性能更好的融合算法，而且需要更加灵活的融合结构，提高融合系统的自适应性和鲁棒性。

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　　进行多层次、多空间的信息互补和优化组合处理，最终产生对观测环境的一致性解释。

　　（Multi-sensor Information Fusion，MSIF），就是利用计算机

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　　除了用于临床医学以外，还在发酵工业、环境检测、食品领域广泛应用。 3．

　　本帖最后由 eehome 于 2013-1-5 09:50 编辑 各位前辈，我是新手，现在想制作一个实物，将多个

　　（微电子机械系统）的出现意味着电子系统设计的一个重大改变，但这种改变并非在一夜之间发生的。该

　　需要经过多年完善和成本优化，不过最近几年从智能手机领域大获裨益。一些行业分析

　　上的波澜不惊转变成为汽车安全、安防、医疗保健、物联网（IoT）和人工智能（AI）等应用赋能的前沿

　　对玻璃、镜子等投射或者反射光信号的物体进行检测，此外单线束的激光雷达也难以检测出不同高度的障碍物信息。所以，

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　　、集成联动运行方式，加强了水质污染、异常事故的预防和污染排放的监管能力。同时，通过湖泊水质信息网络的建设，可分析区域内水质动态趋势，有效加强区域管理，为污染动态研究、湖泊富营养化预测、湖泊水库水污染治理提供科学依据，为水环境管理与决策提供科学有效的

　　源信息进行综合处理、评估，从而得到更为准确、可靠的结论。因此，对于多个

　　位于同一位置时，可以创建令人兴奋的新功能，并且可以交换和增强单个测量。在这些类型的设计中，

　　嘿，我们正在使用NUCLEO-F401RE板，并期待通过Bosch（BMI 160）连接imu

　　结构，贝叶斯推理、Dempster_Shasher算法、人工神经网络、模糊逻辑和模糊神经网络。老外的书，比较经典！

　　，结合定位算法，实现对工业机器人的精确定位，提高工业机器人的重复定位精度和绝对定位精度。

　　`1.《龙哥手把手教您LabVIEW视觉设计（自学版）》2. 《龙哥手把手教你学视觉-运动篇》— 视觉工程师进阶必学

　　是将一种物理量经过电路转换成一种能以另外一种直观的可表达的物理量的描述。而下文我们将对

　　？ ＃motion-sensor #inemo＃sensor-fusion＃sensor-fusion #inemo以上来自于谷歌翻译以下为原文 What is sensor

　　综合了概率统计、信号处理、人工智能、控制理论等多个学科的最新科研成果，为机器人精确、全面、实时地感知各种复杂的、动态的、不确定的未知环境提供了一种先进的

　　的工作细节以及它们的缺点和交互情况。多年来，人们的关注点已经被带进导航、智能手机

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　　由于半导体材料的固有特性和制造工艺的缺陷，对温度敏感，需要采用一定的温度补偿措施［1］。该文针对已研制成功的检测设备，采用

　　工作进行基准测试，我想创建一个代码应用程序来测试它。作为电话应用程序的一部分提供的那个不能可靠地工作，也想自己编写代码。我正在检查网站上提供的介绍。在提供的“专业模式”示例中，我

　　网络（Wireless Sensor Network，WSN）集数据的采集、传输、

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　　网络(wircless sensor network， wSN)是一种无基础设施的无线网络,最初来源于美国DARPA的研究项目，它综合了

　　网络中节点的能量十分有限，因此在设计各种网络协议时必须考虑节能。采用网内数据处理

　　网络逐步发展起来了，因其具有开设简单、价格低廉、抗毁性强、隐蔽性高等优势，在发达国家得到了很好的应用。

　　网络中动作的工具。本文使用Berkeley Mica2模拟办公室环境，完成对用户常见的动作进行识别，进而根据用户的活动状态，智能地调节和控制室内的灯光

　　、编码等处理后，发送给指挥中心，处理还原后在监控平台显示出来的探测系统。它集

　　也不例外。在大多数新的工业系统中，无线链接确实要比布线经济得多，方便得多。早期的产品就是实现

　　控制和通信 IC 的发展在实现下一代的机器人中起到重要作用。然而，这些复杂的现代机器人的核心是许多新的、小型化和低成本的

　　由于雷达探测存在盲区,低空与超低空飞行的入侵目标给雷达防御系统带来困难与威胁。基于GPS

　　摘要：由于雷达探测存在盲区,低空与超低空飞行的入侵目标给雷达防御系统带来困难与威胁。基于GPS

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　　，然后连接到身体的适当位置，并结合AI驱动的用户界面，平台便可以获取运动数据并提供即时反馈，请教老师目前哪些

　　、编码等处理后，发送给指挥中心，处理还原后在监控平台显示出来的探测系统。它集

　　数量急剧增加，传统仪器很难满足整个系统的测量需求。 本文开发了一种基于虚拟仪器软件开发环境

　　的必要性, 提出了基于Rough 集构造模糊神经网络的方法, 并应用于多

　　方法大致可以分为三类，即，概率统计方法、逻辑推理方法和学习方法。使用模糊推理、D-S证据理论和产生式规则的方法进行信息

　　“INDEMIND：随着机器人的应用领域不断拓展，对机器人的环境感知能力的要求也在不断提升，而要解决环境感知问题，

　　之一，它对于机器人的意义亦如人眼对于人，但与人眼不同的是，它的构成主要由

　　被越来越多地应用于我们的日常生活中，以帮助收集各种应用中有意义的数据，例如建筑暖通空调系统、工业自动化、医疗保健、门禁控制和安全系统等。

　　获得，比如惯性测量单元（IMU）和编码器，而观测值则是通过GPS、相机和激光雷达等其他

　　了先验信息与观测数据之后得到的结果，它代表了根据所有已知信息计算出的最优定位输出。