多传感器融合技术信息(Multi-sensor Fusion, MSF)指的是利用计算机技术，采用多级别、多维度组合的方式导出多传感器或多源的有用的信息和数据，包含图像信息、点云信息等，以一定的准则进行自动分析和综合，以完成所需的决策和估计而进行的信息处理过程。不仅可利用不同传感器的优势，还能提高整个系统的智能化。多传感器技术能够利用空间或时间上的冗余或者互补信息，基于优化算法对被观测对象进行更全全面的分析。

　　类似于人脑综合处理信息的过程，融合各种传感器，并对其进行多层次和多空间的信息互补和优化组合处理，充分地利用多源数据进行合理支配与使用，而信息融合的最终目标是基于各传感器获得的分离观测信息，通过对信息多级别、多方面组合导出更多有用信息。这是综合利用了多个传感器相互协同操作，综合处理了其它信息源的数据来提高整个传感器系统的智能化。

　　多传感器融合技术的优势在于能够提升感知系统的准确度与感知维度，据此来提升系统决策的可靠性和置信度，增强环境适应能力。

　　(1)提高感知的准确度：多种工作原理的传感器联合互补，能够尽量避免单一传感器的局限性，在最大程度上发挥多种传感器的优势，可以同时获取被检测物体多种不同的特征信息，渐少环境、噪声等外界干扰;

　　(2)提升感知维度，提升系统决策的可靠性：多传感器融合可以带来一定的信息冗余度，当一个传感器发生故障，系统依旧能够正常工作，容错度较高，增加系统决策的可靠性和置信度;

　　(3)增强环境适应能力：应用传感器融合技术采集的信息具有明显的特征互补性，对空间和时间的覆盖范围更广，弥补了单一传感器对分辨率和环境的不确定

　　(1)分布式：先对各个独立传感器所获得的原始数据进行局部处理，然后再将结果送入信息融合中心，进行智能优化组合来获得最终的结果;特点是对通信带宽的需求低、计算速度快、可靠性和延续性好，但跟踪的精度却远没有集中式高

　　(2)集中式：将各传感器获得的原始数据直接送至中央处理器进行融合处理，可以实现实时融合;特点是其数据处理的精度高、算法灵活，缺点是对处理器的要求高，可靠性较低，数据量大

　　(3)混合式：混合式多传感器信息融合框架中，部分传感器采用集中式融合方式，剩余的传感器采用分布式融合方式;特点是具有较强的适应能力，兼顾了集中式融合和分布式的优点，稳定性强。混合式融合方式的结构比前两种融合方式的结构复杂，缺点是加大了通信和计算成本

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