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多传感器融合技术原理与层级.docx
资料介绍
多传感器融合技术
一、多传感器融合技术概述
多传感器融合技术是将来自多个不同传感器的数据信息，按照一定的规则或算法进行整合处理，从而获得对观测对象更全面、更准确、更可靠的描述与认知的技术。相比于单个传感器工作，多传感器融合能够充分发挥不同传感器的优势，弥补单一传感器在感知范围、精度、稳定性等方面的局限性，因此在诸多领域都得到了广泛应用。
不同传感器受自身物理特性限制，存在各自的优缺点：比如视觉传感器能够获取丰富的环境纹理与色彩信息，但在光照条件恶劣、场景遮挡时性能会大幅下降；激光雷达能够获得精准的深度距离信息，抗光照干扰能力强，但成本较高，无法识别物体的纹理色彩；毫米波雷达穿透雾、烟、灰尘的能力强，测速测距性能稳定，但分辨率较低，无法区分不同类型的障碍物。多传感器融合技术就是把这些不同特性传感器的数据结合起来，取长补短，输出比单一传感器更可信的结果。
二、多传感器融合技术的原理与层级
多传感器融合技术本质上是对多源异构数据的处理与决策，按照数据处理的抽象层次，可以分为三个层级：数据级融合、特征级融合、决策级融合。
1. 数据级融合
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