多传感器数据融合实例
智能传感器系统多传感器信息融合技术
3、在自动化领域 以各种控制理论为基础，信息融合技术采用模糊控 制、智能控制、进化计算等系统理论，结合生物、经济、 社会、军事等领域的知识，进行定性、定量分析。按照 人脑的功能和原理进行视觉、听觉、触觉、力觉、知觉、 注意、记忆、学习和更高级的认识过程，将空间、时间 的信息进行融合，对数据和信息进行自动解释，对环境 和态势给予判定。目前的控制技术，已从程序控制进入 了建立在信息融合基础上的智能控制。智能控制系统不 仅用于军事，还应用于工厂企业的生产过程控制和产供 销管理、城市建设规划、道路交通管理、商业管理、金 融管理与预测、地质矿产资源管理、环境监测与保护、 粮食作物生长监测、灾害性天气预报及防治等涉及宏观、 微观和社会的各行各业。
传感器信息融合的实例
1. 信息融合的民事应用领域
1）工业过程监视及工业机器人 2）遥感与金融系统 3）空中交通管制与病人照顾系统 4）船舶避碰与交通管制系统 5）生物特征的身份识别
2. 信息融合技术军事上的应用
1）采用多传感器的自主式武器系统和自备式运载器 情报收集系统 2）采用多传感器进行截获、跟踪和指挥制导的火控系统 3）军事力量的指挥和控制站 4）敌情指示和预警系统
特征提取：对传感器的观测值进行时间校准和空间坐 标变换，形成统一的时间和空间参考点； 分类：数据关联。判别不同时间与空间的数据否来自 同一个被观测目标；将集到的多个传感器的新观测值 与过去的观测值进行相关处理（要求来自同一个观测 目标。通过分类可以得出每一个传感器对观测区域内 每一个目标在某一时刻的观测值
三、优点
1. 增加了系统的生存能力
2. 扩展了空间覆盖范围
3. 扩展了时间覆盖范围 4. 提高了可信度 5. 降低了信息的模糊度 6. 改善了探测性能 7. 提高了空间分辨率 8. 增加了测量空间的维数
多传感器数据融合技术
2、基本原理、融合过程及关键技术
2.1 基本原理 多传感器数据融合就像人脑综合处理信息一样,其基本
原理就是充分利用多传感器资源，通过对这些传感器及观测 信息的合理支配和使用，把多传感器在空间或时间上的冗余 或互补信息依据某种准则进行组合，以获得被测对象的一致 性解释或描述。
数据融合的目的是通过数据信息组合而不是出现在输入 数据中的任何个别信息，推导出更多的信息，得到最佳协同 作用的结果。也就是利用多个传感器共同或联合操作的优势， 提高传感器系统的有效性，消除单个或少量传感器的局限性。
在多传感器数据融合系统中，各种传感器的数据可以具 有不同的特征，可能是实时的或非实时的、模糊的或确定的、 互相支持的或互补的，也可能是互相矛盾或竞争的。
2.2 融合过程
数据融合过程主要包括多传感器(信号获 取) 、数据预处理、数据融合中心(特征提 取、数据融合计算) 和结果输出等环节, 其 过程如下图 所示。
二级融合中心
最终结果
图3 混合融合方式
3.2 功能模型
传感器 1
·探测
数
数
状态
估计
传感器 2
据
据
·探测
校
相
目标
传感器 N
准
关
识别
·探测
状态向量
行
态势高层估计
动
·行为
估
·企图
计
·动向
特征属性
目标属性测量
目标状态测量
图4 功能图
4、数据融合方法
表1 各种融合方法的比较
融合方法 运行环境 信息类型 信息表示 不确定性 融合技术 适用范围
多传感器 数据融合技术
1. 引言 2. 基本原理、融合过程及关键技术 3. 数据融合系统的结构及功能模型 4. 数据融合方法 5. 应用 6. 研究方向和存在问题
多传感器信息融合技术
概 述 传感器信息融合旳分类和构造 传感器信息融合旳一般措施 传感器信息融合旳实例
第一节 概 述
一、概念
传感器信息融合又称数据融合，是对多种信息旳获 取、表达及其内在联络进行综合处理和优化旳技术。传 感器信息融合技术从多信息旳视角进行处理及综合，得 到多种信息旳内在联络和规律，从而剔除无用旳和错误 旳信息，保存正确旳和有用旳成份，最终实现信息旳优 化。它也为智能信息处理技术旳研究提供了新旳观念。
三、优点
➢增长了系统旳生存能力 ➢扩展了空间覆盖范围 ➢扩展了时间覆盖范围 ➢提升了可信度 ➢降低了信息旳模糊度 ➢改善了探测性能 ➢提升了空间辨别率 ➢增长了测量空间旳维数
第二节 传感器信息融合分类和构造
一、传感器信息融合分类
1、组合：由多种传感器组合成平行或互补方式来取得多组数据输 出旳一种处理措施，是一种最基本旳方式，涉及旳问题有输出方式 旳协调、综合以及传感器旳选择。在硬件这一级上应用。 2、综合：信息优化处理中旳一种取得明确信息旳有效措施。 例：在虚拟现实技术中，使用两个分开设置旳摄像机同步拍摄到一 种物体旳不同侧面旳两幅图像，综合这两幅图像能够复原出一种精 确旳有立体感旳物体旳图像。 3、融合：当将传感器数据组之间进行有关或将传感器数据与系统 内部旳知识模型进行有关，而产生信息旳一种新旳体现式。 4、有关：经过处理传感器信息取得某些成果，不但需要单项信息 处理，而且需要经过有关来进行处理，得悉传感器数据组之间旳关 系，从而得到正确信息，剔除无用和错误旳信息。 有关处理旳目旳：对辨认、预测、学习和记忆等过程旳信息进行综 合和优化。
概率分布密度函数，则
p( f , d) p( f | d) p(d) p( f | d) p( f )
多传感器数据融合
卡尔曼滤波
利用状态方程和观测方程，对数据进行递归 估计和融合。
DS证据理论
处理不确定性信息，将多个传感器信息进行 融合。
决策层融合
分类器融合
将多个分类器的结果进行综合，得出 最终分类结果。
决策表融合
将各个传感器的决策表进行综合，形 成最终决策表。
模糊逻辑
感知。
数据融合技术将机器人上不同传感器的 数据进行整合，提高机器人的感知精度 和稳定性，增强机器人的自主导航和任
务执行能力。
机器人中的数据融合技术有助于提高机 器人的智能化水平和人机协作能力。
05
多传感器数据融合的挑战与未来发展
数据质量问题
数据不一致性
由于不同传感器采集数据的原理、 方式、精度和范围不同，导致数 据之间存在不一致性，需要进行 校准和补偿。
信号干扰
不同传感器可能使用相同 的频段或相近的频段，导 致信号干扰和数据冲突。
交叉感应
某些传感器之间可能存在 交叉感应，导致数据之间 产生耦合和相互影响。
算法的实时性
计算量大
01
多传感器数据融合需要进行大量的数据处理和计算，对算法的
实时性要求较高。
算法优化
02
需要不断优化算法，提高计算效率和准确性，以满足实时性要
医疗领域
在医疗领域中，多传感器数据 融合可以用于医疗诊断、病人
监护和康复治疗等方面。
02
多传感器数据融合技术
数据预处理
01
02
03
数据清洗
去除异常值、缺失值和冗 余数据，确保数据质量。
数据归一化
将不同量纲和量级的数据 统一到同一尺度，便于后 续处理。
数据去噪
通过滤波、插值等方法降 低噪声对数据的影响。
如何进行多源遥感数据融合与分析
如何进行多源遥感数据融合与分析随着科技的不断进步和遥感技术的成熟，多源遥感数据融合与分析在环境监测、农业、城市规划等领域中起着重要的作用。
本文将从数据融合方法、分析技术和应用实例三个方面探讨如何进行多源遥感数据融合与分析。
一、数据融合方法数据融合是指将来自不同传感器、时间和空间分辨率的遥感数据进行合并，以获得更全面、准确的信息。
常用的数据融合方法有像元级融合和特征级融合。
1. 像元级融合像元级融合将多源遥感影像的像素值进行加权平均，以实现不同源数据的整合。
这种方法通常适用于传感器分辨率相似的情况下，如将多个高分辨率影像进行融合。
通过像元级融合，可以得到更高分辨率、更清晰的影像。
2. 特征级融合特征级融合是将多种遥感数据的特征信息进行融合，如光谱、空间、时间、极化等特征。
通过特征级融合，可以提取出不同源数据的优势，并获得更丰富、更全面的信息。
例如，将高光谱和雷达数据融合，可以克服光谱信息的局限，实现对目标的更准确识别和分类。
二、分析技术融合多源遥感数据后，如何进行有效的分析是关键。
在数据分析过程中，可以利用图像处理、模型建立和统计分析等技术手段。
1. 图像处理图像处理是多源遥感数据分析的基础。
通过图像处理技术，可以实现影像的增强、去噪和边缘检测等操作，更好地展现数据的特征和信息。
同时，图像处理还包括影像配准、几何纠正和尺度转换等操作，保证不同源数据的一致性和可比性。
2. 模型建立模型建立是利用多源遥感数据进行定量分析的重要手段。
通过构建相应的数学模型，可以利用数据的特征和关系进行目标识别、分类和定量测量。
例如，基于遥感数据的土地利用/覆盖分类模型，可以对不同类型的地物进行识别和判别，为城市规划和环境管理提供依据。
3. 统计分析统计分析是多源遥感数据分析的重要环节之一。
通过统计方法，可以对融合后的数据进行分布特征、相关关系和变化趋势等方面的分析。
例如，利用统计分析，可以研究不同遥感数据在不同时间尺度下的变化规律，为环境变化的监测和预测提供依据。
人工智能在智能制造中的多传感器数据融合与分析
人工智能在智能制造中的多传感器数据融合与分析智能制造作为当前制造业的重要发展方向，在实现高效生产和资源优化利用方面扮演着关键角色。
而多传感器数据融合与分析技术在智能制造中的应用，则使得生产过程的监控、控制和优化达到了前所未有的精准度和高效性。
1.多传感器数据融合的必要性在智能制造中，多个传感器被广泛应用于生产现场的监测与数据采集任务。
然而，由于传感器之间存在差异性和数据冗余性，协同利用这些数据变得尤为重要。
多传感器数据融合技术的引入，可以实现对不同传感器数据的有效整合，消除数据冗余，提高数据可信度和信息价值。
2.多传感器数据融合的方法与技术多传感器数据融合技术包括底层的数据融合与高层的信息融合。
底层数据融合主要解决传感器数据的预处理和融合问题，包括数据质量评估、数据对准与同步、数据插补与修正等。
而高层信息融合则通过将融合后的数据进行进一步的分析与抽取，提取出更高层次的信息与知识。
常见的多传感器数据融合方法包括卡尔曼滤波、粒子滤波和贝叶斯网络等。
3.人工智能在多传感器数据融合中的应用人工智能技术在多传感器数据融合中发挥着重要作用。
其中，机器学习算法是应用较为广泛的方法之一。
通过对大量数据的学习和分析，机器学习算法可以自动发现数据中的潜在规律和关联性，并用于数据融合和信息提取中。
此外，深度学习算法的兴起也进一步改进了多传感器数据融合与分析的效果。
深度学习模型的强大拟合能力和自动特征提取能力，使得对多传感器数据的分析和融合更加精确和高效。
4.多传感器数据融合在智能制造中的应用实例多传感器数据融合在智能制造中的应用具有广泛的前景和潜力。
例如，在生产过程中，通过多个传感器采集到的温度、湿度和振动数据可以融合分析，实现对设备状态的实时监测和预测维护，提高设备的利用率和生产效率。
另外，利用多传感器数据融合与分析技术，可以实现对供应链中的物流信息进行实时追踪与调度，从而缩短产品的交付周期和降低物流成本。
5.挑战与展望尽管多传感器数据融合与分析技术在智能制造中已经取得了很大进展，但仍然面临一些挑战。
基于卡尔曼滤波的多传感器测量数据融合_李海艳
曲面上参数值为 （ｕｚ，ｖｚ ）的测量点ｚ∈Ｑ，可知
ｚ ＝ Ａ（ｕｚ，ｖｚ）Ｐ＋ε
（３）
式中：ｚ 为测量点坐标；Ａ（ｕｚ，ｖｚ）为 Ｂ－样条曲面的 样
条基函 数；ε 为 测 量 噪 声．从 卡 尔 曼 滤 波 角 度，Ｂ－样
条曲面表示建立了系统内部状态变量和外部观测值
之 间 的 一 个 线 性 系 统 ．其 中 ，Ｂ－样 条 曲 面 控 制 点 集Ｐ
不确定性，基于最小 二 乘 的 方 法 可 能 导 致 逼 近 曲 面
受到比较大的影响．因 此 在 多 传 感 器 测 量 数 据 融 合 过程中需考虑不同传感器测量的不确定性以融合得
到更稳定的曲面估 计．卡 尔 曼 滤 波 在 考 虑 曲 面 的 不
确定性基础上实现曲面的最优估计．
１．２ 卡尔曼滤波 Ｂ－样条曲面估计
Ａ （ｕｚ，ｖｚ）Ｔ ＋Λｚ）－１
（８）
将 式 （８）代 入 式 （７），式 （７）可 写 成 如 下 形 式 ：
Λ－１ Ｐｌ
＝ Λ－１ Ｐｌ－１
＋Ａ （ｕｚ，ｖｚ）Ｔ
（Λｚ）－１ Ａ（ｕｚ，ｖｚ）（９）
用式（６）和 式（９）逐 步 地 拟 合 所 有 的 测 量 点，可
得控制点集Ｐ 及其不确定 性 矩 阵ΛＰ．此 种 逐 点 融 合
用最小二乘法ls和卡尔曼滤波kf拟合的曲面由图3可知采样一个如图3所示的包含一个异常点的点云用ls方法进行融合曲面严重凸起如图3所示而用本文的kf方法则可以得到光顺的曲面形状如图3基于卡尔曼滤波的测量数据融合实例为验证上述测量数据基于卡尔曼滤波曲面融合理论选择一个航空发动机涡轮叶片作为验证多传感器点激光线激光面激光和接触式传感器测量数据融合的目标测量体并同传统的最小二乘和加权最小二乘测量数据融合比较以确定基于卡尔曼滤波在一定条件下与加权最小二乘测量数据融合方法的等价本征特征以及此种融合方式的高效融合特性
遥感技术中的数据融合方法应用实例
遥感技术中的数据融合方法应用实例遥感技术是现代科技极为重要的一环。
通过遥感技术，我们可以获得更全面、更精准的信息数据。
然而，遥感技术所得到的数据是多层次、多波段的，要想从中提取有用的信息，就需要采用数据融合方法来实现。
数据融合方法是指将来自不同传感器、不同波段、不同时间和空间分辨率的多源遥感数据融合在一起，以获得更全面、更准确和更可靠的信息数据。
在实际应用中，数据融合方法可以帮助我们更好地进行土地利用分析、环境监测、灾害评估等方面的工作。
下面，我们来看几个遥感技术中的数据融合方法应用实例。
一、卫星图像的高光谱与多角度数据融合高光谱遥感是指利用超级分辨率的光谱仪器，记录大量连续的波段数据，以提高遥感影像的精度和可用性。
而多角度遥感则是指分别记录同一地物在不同角度下的遥感影像，以突出其特征。
这两种遥感技术的数据融合可以得到更详细、更完整的信息。
例如，通过高光谱与多角度数据融合，我们可以更容易地分辨出不同类型的岩石、水体、植被等地物。
二、地面物体的遥感数据与GPS数据融合GPS数据可以提供更为准确的位置信息，而遥感影像则可以提供更为全面的空间信息。
如果将二者融合，就可以得到更为准确和全面的空间信息。
例如，在地理信息系统 (GIS) 中，如果将遥感影像与GPS数据融合，就可以实现更精确的地理数据分析、地图制作、定位导航等功能。
三、雷达数据与光学影像数据的融合雷达可以穿透云层和雾霾，获取地理信息，而光学影像则不能。
但是光学影像可以提供地物的更加详细和准确的特征信息。
如果将雷达数据和光学影像数据融合，就可以得到更加全面和准确的信息数据。
例如，在气象预报和灾害评估中，雷达数据和光学影像数据的混合使用，可以帮助我们更准确地分析风暴和洪灾的影响、掌握灾害的溃汛情况，协助快速响应。
综上所述，数据融合方法是遥感技术中的重要环节。
通过对不同数据源的不同波段、不同时间和不同空间分辨率的数据进行融合处理，可以得到更加全面和准确的遥感信息。
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多传感器数据融合实例
传感器作业
号：20103074
名：李文博
级：自动化1006班
多传感器信息融合技术在林业生产中的应用
1.我国林业作业装备研究现状
我国有近4000万公顷的人工林面积［15］，现有的人工林是以速生丰产林为基础发展起来的，再过2-3年人工林将逐步进入成熟林，依靠传统的人工抚育和采伐技术已经不能满足现代化林业生产的需要，未来的林业生产也要由劳动力集约型向技术集约型转变，以增加单位劳动力的生产效率，增加林区农民收入，这也是解决三农问题的一个方面；此外，人工林的抚育也具有季节性和应急性，在最佳的季节完成除草、间伐、整枝和应急性病虫害防治及运输，必须通过机械化提高效率，对于抚育间伐材的搬运和大中径材的整枝抚育作业，人工无法高质、高效地完成有关作业，需要机械化装备以实现安全高效地作业。
为了解决上述问题，北京林业大学正在研制适合我国主要人工林的集约化抚育、采伐多功能联合作业技术成套装备。
图1 林木采育联合作业机的总体图
图2林木采育联合作业机虚拟设计图
2.信息融和在林业装备中的应用
多功能林木采育作业关键技术装备在高度非结构化环境下工作理论上是完全可以实现的。
机器自主行走、机器视觉对图像的三维深度信息、方位、动态响应和暂不可视信息的获取和解释，机械臂和末端执行器对视觉传感器解释信号的理解等都需要多传感器信息融合技术的支撑。
2.作业装备的半自主导航
为了适应作业环境的变化，该装备拟配置适合我国缓坡地人工林的小转弯半径轮式
车辆底盘，以及适合我国陡坡地人工林的可伸缩的仿生式履带式车辆底盘，同时利用分布式多传感器系统及其信息融合技术，辅助驾驶员实现半自主导航。
该装备可以利用自
身的测距装置，如超声波和远红外传感器等，测量其与预先设定的目标之间的距离，利用CCD 传感器获取周边环境及边界信息，同时结合地理信息系统和全球定位系统，通过信息融合技术对多个传感器反馈信息进行综合决策，形成对环境某一方面特征的综合
描述，推算出自身的位姿，完成行走机构的半自主导航。
3.1 目标的识别与定位
所谓三维视觉信息包括从摄像机到物体之间的距离、物体的大小和形状、各物体之间的关系等。
根据人工林作业环境的特殊性和复杂性，该装备主要采用当前高度实用的关节型机械臂作为本体结构，获取对象的位姿，经过运动规划和运动学反解，求出关节空间的运动解来控制关节电机的运动。
因此，对于机械臂的视觉系统而言，不仅要探测到目标的存在，还要计算出目标的空间坐标。
获取对象三维坐标的方法有两种[16]: 多目立体视觉，融合多个摄像机观察到的目标特征，重构这些特征的三维原像，并计算出目标的空间坐标；结构光法，选择激光、微波或超声波等光源，采用光栅法、移动投光法获取距离图像和反射图像，经联合分析测出物体的形状和空间分布。
如果能利用多传感器融合技术将二者结合起来，由视觉系统获取原始平面图像，计算其形心坐标，再利用结构光法测量目标的深度信息，就能够实现更精确的路径规划和自主避障。
3.2 执行机构的柔顺控制
根据不同作业对象的物理特性，应采取不同的抓持专用机构。
这些机构主要包括判断模块、状态识别模块、控制模块和反馈控制模块。
在判断模块和状态识别模块中，目标定位主要依据分布式视觉传感器和接近觉传感器的信息融合；抓取状态的判断是通过于将分布式触觉传感器、节力矩传感器和关节角度传感器的输出融合起来，得到腕部力矩的变化量、抓取力的变化量、滑动量和抓取位置的变化量，从而实现对目标的稳定抓取。
3.3 故障检测
作业装备中开发和应用了许多液压控制子系统，如液压抓、液压阀木头等，因此其故障诊断技术也变得举足轻重。
由于液压设备运行工况复杂，同时受外界环境的干扰以及传感器老化等因素的影响，所以传统的基于单参数的故障诊断所得结论已不能准确确定设备是否有故障。
利用多传感器信息融合技术，从各个不同的角度获得有关系统运行状态的特征参量，如压力、振动、污染度等，并将这些信息进行有效的集成和融合，就
能够比较准确地完成液压设备的故障分类与识别。
4.结语
多传感器信息融合技术能充分利用多传感器资源。
如果笔者研制开发的多功能林木采育作业关键技术装备与多传感器信息融合技术实现完美结合，将获得对对象更为精确更为全面的认识，具有扩展了系统的空间和时间覆盖范围、增加了可信度、减少了信息的模糊性、改善了探测性能、提高了空间分辨率、增加了测量空间的维数等诸多优点。
笔者将研制出适合我国主要人工林集约化抚育、采伐多功能联合作业技术成套装备。
该设备将真正达到一机多用，实现大面积速生丰产林的机械化、集约化生产作业，为我国人工林、速生丰产林的高效利用提供技术装备支撑。