智联网汽车技术 课件 3.4传感器融合技术

传感器融合技术项目一智能网联汽车概述

任务3智能传感器技术主讲人：曾鑫智能网联汽车技术课程导入传感器融合技术学习目标理解什么是传感器融合技术，如何应用在智联网汽车中01了解在实现完全自动驾驶过程中，这项技术的关键性作用02学习任务辨别和总结各种传感器的主要功能，找出传感器融合过程中的关键步骤01解释这些技术如何应用于车辆的自动驾驶功能02激活旧知常见的汽车传感器有哪些吗?它们检测汽车周围的什么信息?常见的汽车传感器有视觉摄像头、毫米波雷达、超声波雷达等传感器。它们可以检测障碍物的位置、速度等信息。探索新知传感器融合技术

广泛应用的各类高级驾驶员辅助系统ADAS使用各类传感器，实现了相应的辅助驾驶功能，为实现完全自动驾驶奠定了基础。利用多个感官传感器信息或多个主体信息进行融合的过程就是多传感器信息的融合过程。探索新知传感器融合技术信息融合20世纪90年代具有更广义化概念的“信息融合”被提出来，多传感器数据融合MSDF(Multi-sensorDataFusion）技术也应运而生021973年起源于美国国防部资助开发的声纳信号处理系统01探索新知传感器融合技术信息融合1多传感器融合体系探索新知传感器融合技术信息融合1多传感器融合体系

传感器组件包括多个传感器，如雷达、红外、光学、声学等，用于检测目标或环境的不同方面情况。探索新知传感器融合技术信息融合1多传感器融合体系

数据融合处理器主要用于汇总、处理、分析和利用来自不同传感器的数据信息，进行多源数据融合和分析。探索新知传感器融合技术信息融合1多传感器融合体系

数据融合处理器可以是嵌入式系统、计算机服务器、云平台，通过分析不同传感器得到的数据来提高信息的准确性和完整性，并产生关于实时事件、趋势和预测的可视化结果。探索新知传感器融合技术小贴士数据融合主要优势系统算法多元数据融合目标跟踪运动检测物体检测空间降噪模式识别探索新知传感器融合技术小贴士

多传感器融合体系结构需要一个系统控制器来调整传感器和数据融合处理器之间的交互和协调，以确保整个系统的性能和精确度。设备应该适当颁布旨在确保隐私和数据安全的法规与标准。数据融合主要优势探索新知传感器融合技术信息融合2多传感器融合原理

多传感器融合的原理与人脑综合处理信息的过程相似，是利用不同的传感器获得目标或环境的多方面信息，从而获得更加准确、全面、可靠的数据。探索新知传感器融合技术信息融合2多传感器融合原理优势增强感知能力提高精度和可靠性降低运算成本适应性强探索新知传感器融合技术信息融合2多传感器融合原理优势增强感知能力提高精度和可靠性降低运算成本适应性强探索新知传感器融合技术信息融合3传感器融合方法感知需求芯片计算能力合适的融合架构和方法探索新知传感器融合技术信息融合3传感器融合方法从融合级别上来说,

融合模型通常从数据、特征、决策三个层次上进行信息的融合处理。探索新知传感器融合技术信息融合3传感器融合方法数据层融合将原始数据的直接融合。其输入是由多个传感器提供的各种类型的原始数据，其输出为特征提取或者局部决策的结果。1特征层融合提取数据源的特征信息，进行分析和处理，保留足够的重要信息，为后期决策分析提供支持。2决策层融合作为一种高层次融合，具有高灵活性、强抗干扰性、良好的容错性和较小的通信带宽要求。3探索新知传感器融合技术信息融合4传感器融合方案利用多种不同的传感器（如红外、激光测距、雷达、光学等）获得的信息，并将这些信息进行综合和处理，以提高信息采集和处理的可靠性和准确性，能够增强系统的健壮性和适应性。探索新知传感器融合技术信息融合4传感器融合方案01传感器选择和技术分析04数据融合处理和分析03数据采集和处理02传感器数据融合算法设计05应用实现和验证探索新知传感器融合技术小贴士

利用多个传感器所获取的关于对象和环境全面、完整信息，主要体现在融合算法上。因此，多传感器系统的核心问题是选择合适的融合算法。对于多传感器系统来说，信息具有多样性和复杂性，因此，对信息融合方法的基本要求是具有鲁棒性和并行处理能力,以及方法的运算速度和精度。常用的数据融合算法包括贝叶斯统计理论，神经网络技术，以及卡尔曼滤波方法。多传感器融合主要优势探索新知传感器融合技术信息融合5传感器融合的结构体系分布式01集中式02混合式03探索新知传感器融合技术信息融合5传感器融合的结构体系分布式01先对各传感器获得原始数据进行局部处理，再将结果送入信息融合中心进行智能优化组合，从而获得最终结果。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。探索新知传感器融合技术传感器1传感器2传感器3传感器n…信号处理信号处理信号处理信号处理信息融合中心分析决策探索新知传感器融合技术信息融合5传感器融合的结构体系集中式02将原始数据直接送至信息融合中心进行融合处理，可以实现实时融合。数据处理精度高、算法灵活，但是因计算的数据量较大，所以对处理器的要求高，可靠性较低，故难以实现。探索新知传感器融合技术多传感器系统数字信号转换（A/D）数据预处理特征提取融合计算结果输出传感器1传感器1传感器1传感器1传感器1探索新知传感器融合技术信息融合5传感器融合的结构体系混合式03同时采用分布式和集中式结构。适应能力较强，稳定性强，但结构较为复杂，对通信和计算的要求较高。探索新知传感器融合技术贝叶斯统计理论

英国数学家托马斯·贝叶斯（ThomasBayes）在1763年发表的一篇论文中，首先提出了这个定理。贝叶斯统计理论是一种统计学方法，用来估计统计量的某种特性，是关于随机事件A和B的条件概率的一则定理。探索新知传感器融合技术贝叶斯统计理论所谓"条件概率"（Conditionalprobability），就是指在事件B发生的情况下，事件A发生的概率，用P(A|B)来表示。

探索新知传感器融合技术神经网络理论神经网络（ArtificialNeuralNetwork，ANN）是机器学习（MachineLearning，ML）的其中一种方式，是人工智能、认知科学、神经生理学、非线性动力学、信息科学、和数理科学的“热点”。探索新知传感器融合技术卡尔曼滤波卡尔曼滤波（Kalmanfiltering）一种利用线性系统状态方程