A传感器同步计数超界,传感器同步框计数值超界

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　　重磅干货，第一次到本文后：计算机视觉生活

　　多传感器融合的主要挑战是如何收集大量数据并做出正确决策。

星标

　　多传感器信息融合(MSIF)是利用计算机技术，在一定标准下，自动分析和综合来自多传感器或多源的信息和数据，从而完成所需的决策和估计。

　　多传感器信息融合技术的基本原理就像人脑对信息进行综合处理的过程。各种传感器经过多层多空间的信息互补和优化组合，最终产生对观测环境的一致解读。

　　在这个过程中，充分利用多源数据进行合理的控制和利用，信息融合的最终目的是根据各个传感器获得的分离的观测信息，通过多层次、多方面的组合，得出更多有用的信息。

　　这既利用了多个传感器协同工作的优势，又综合处理了其他信息源的数据，提高了整个传感器系统的智能性。

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　　在信息融合处理过程中，根据原始数据处理方法的不同，信息融合系统的体系结构主要包括集中式、分布式和混合型。

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置顶

(各传感器获取的原始数据集中送到中央处理器进行融合处理，可实现实时融合。其数据处理精度高，算法灵活，但缺点是对处理器要求高，可靠性低，数据量大，难以实现。

多传感器融合

:各传感器首先在本地对采集的原始数据进行处理，包括原始数据的预处理、分类和特征信息提取，根据各自的决策准则进行决策，然后将结果发送到融合中心进行融合。分布式通信对带宽要求低，计算速度快，可靠性和连续性好，但跟踪精度不如集中式通信高。

:很多情况下，以上两者以不同的方式组合，形成混合结构。虽然保持了这两种系统的优点，但是通信和计算都很昂贵。但是这样的系统也有上面两个系统无法相比的优点，而且在实际情况下，大部分都是采用这样的结构。

融合体系

　　多传感器融合系统有四个特点

1.集中式

:对于环境的某些特征，可以通过多个传感器或单个传感器的多个不同时刻获得多条信息。这些信息具有冗余性和不同的可靠性，通过融合处理可以从中提取更准确可靠的信息。

　　此外，信息冗余提高了系统的稳定性，避免了单个传感器故障对整个系统的影响。

2.分布式

:不同类型的传感器可以为系统提供不同种类的信息。这些信息描述了不同的环境特征，它们是互补的。

　　定义由所有特征组成的坐标空间。每个传感器提供的信息属于整个空间的一个子空间，独立于其他传感器形成的空间。

3.混合式

:各传感器的处理过程相互独立，整个处理过程可以采用并行导热处理机制，从而加快系统的处理速度，提供更及时的处理结果。

多传感器融合特点

:多个传感器可以降低成本，相当于单个传感器获得的信息量。另一方面，如果从一个传感器提供的信息不用于实现其他功能，则一个传感器和多个传感器的成本之和将是相等的。

1.信息的冗余性

　　自动驾驶汽车使用的传感器种类繁多，不同类型的传感器在功能上相互补充，以提高自动驾驶系统的安全系数。自动驾驶需要传感器融合3354实时所需的属性。

　　MSDF面临的主要挑战是如何收集大量数据并做出正确决策。如果MSDF是错误的，则意味着下游阶段没有所需的信息，或者错误的信息被用于做出错误的决策。

　　自动驾驶汽车通过安装在车身周围的摄像头收集视觉数据，还通过雷达(激光雷达、毫米波雷达等)收集周围物体的移动速度等数据。).这些数据从不同的角度表达了现实世界中相同或不同的物体。

　　传感器用的越多，对计算能力的要求就越高。这意味着自动驾驶汽车必须配备更多的计算机处理器和内存。这也将增加汽车的重量，需要更多的电力和产生更多的热量。这样的缺点还有很多。

　　汽车的显著特点是智能化，即汽车本身可以通过车载传感器系统感知道路环境，自动规划行驶路线，控制汽车到达预定目标。

　　目前，车载传感模块包括

　　视觉模块、毫米波雷达、超声波雷达、360度扫描系统等。多源传感器协同识别道路车道、行人、车辆等障碍物，为安全驾驶保驾护航。所以感知到的信息也需要整合，感知到的信息需要互补。

多传感器融合的四个关键方法

Harmonize

　　假设有两个不同的传感器，分别叫做传感器X和传感器z，它们都可以感知自动驾驶汽车的外部世界。

　　在现实世界中，有一个物体，可能是一个人，一辆车，甚至是一只狗。传感器X和传感器Z都可以检测到这个物体。

　　这意味着传感器对该物体进行了双重检测。这种双重检测意味着两种不同类型的传感器都有关于这个物体的数据报告，它们有两个不同的维度来识别这个物体。

　　假设传感器X指示该物体高6英尺，宽2英尺；传感器z指示物体正以每秒3英尺的速度向自动驾驶车辆移动。

　　结合两个传感器收集到的数据，我们可以得到一个相对准确的信息：一个高约6英尺、宽约2英尺的物体正在以每秒3英尺的速度运动。

　　假设这两辆自动驾驶汽车上只安装了X传感器，无法知道物体的大小；如果Z传感器坏了，那么只有物体的尺寸信息，无法检测到物体的运动状态。这就是最近业界广泛讨论的“自动驾驶汽车应该安装哪些传感器”的问题。

　　此前，特斯拉Elon背后的路灯(Elon Musk)明确宣称，特斯拉不会安装激光雷达。

　　虽然后面的路灯认为L5自动驾驶不会被激光雷达实现，但这种想法最终可能被验证是错误的，它仍然没有做出更换后面路灯的决定。

　　一些反对的声音说，没有配备激光雷达的特斯拉无法通过其他传感器获得与激光雷达相同的感官输入，也无法提供补偿和三角测量。

　　但也有zxdhl认为激光雷达不值得花这么高的成本，增加它的计算能力或者增加它的认知时间。

Reconcile

　　在相同的视场(FOV)中，假设传感器X检测到物体，但是传感器Z没有检测到。注意，这与物体完全在传感器z的FOV之外的情况非常不同

　　一方面，系统会认为传感器X是正确的，传感器Z是错误的，可能是因为Z有故障，或者是检测模糊，或者是其他一些原因。另一方面，也许传感器X是错误的。x可能报告了一个“幽灵”(实际上不存在的东西)，而传感器Z报告那里没有任何东西是正确的。

Integrate

　　假设我们有两个对象A和B，它们在传感器X和传感器Z的FOV中(A在X场中，B在Z场中)。也就是z不能直接检测a，x不能直接检测B.

　　目前我们想达到的效果是，X和Z的报告能否整合在一起，让它们在各自的视野范围内探测到物体。同时，它们可以判断X视场中的物体是否在向Z视场移动，并提前警告Z将有物体进入探测区域。

Synthesize

　　第四种方法，合成，是将感知数据融合在一起。您可能会遇到这样的情况，传感器X和传感器Z都没有在各自的视野中检测到物体。

　　在这种情况下，没有传感器知道这个物体的存在，但是其他的感官数据，比如声音，可以用来间接的搞清楚这个物体在视野之外的情况。自动驾驶汽车总是在运动中，因此要求这种预判是即时发生的，就像上面提到的那样，实时发生。

　　多传感器信息融合技术应用以来，应用方法很多，其中比较成熟的方法有聚类分析、证据理论、ds算法、最优化理论等。

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