智能感知與多傳感器融合
關注創建者：匿名 創建時間：2026-01-05
智能感知與多傳感器融合的實例教程
目前而言，車載感知模塊包括視覺感知模塊、毫米波雷達、超聲波雷達、360°環視系統等，多源傳感器的協同作用識別道路車道線、行人車輛等障礙物，為安全駕駛保駕護航。因此，感知信息也需要融合，感知信息也需要相互補充。
這里引出一個重要的概念：多傳感器信息融合（information fusion）。各種不同的傳感器，對應不同的工況環境和感知目標。比方說，毫米波雷達主要識別前向中遠距離障礙物（0.5米-150米），如路面車輛、行人、路障等。超聲波雷達主要識別車身近距離障礙物（0.2米-5米），如泊車過程中的路沿、靜止的前后車輛、過往的行人等信息。兩者協同作用，互補不足，通過測量障礙物角度、距離、速度等數據融合，刻畫車身周邊環境和可達空間范圍。
圖6：智能汽車感知模塊
信息融合起初叫做數據融合（data fusion），起源于1973年美國國防部資助開發的聲納信號處理系統，在20世紀90年代，隨著信息技術的廣泛發展，具有更廣義化概念的“信息融合”被提出來，多傳感器數據融合MSDF (Multi-sensor Data Fusion）技術也應運而生。
數據融合主要優勢在于：充分利用不同時間與空間的多傳感器數據資源，采用計算機技術按時間序列獲得多傳感器的觀測數據，在一定準則下進行分析、綜合、支配和使用。獲得對被測對象的一致性解釋與描述，進而實現相應的決策和估計，使系統獲得比它各組成部分更為充分的信息。
一般地，多源傳感器數據融合處理過程包括六個步驟，如下圖所示。首先是多源傳感系統搭建與定標，進而采集數據并進行數字信號轉換，再進行數據預處理和特征提取，接著是融合算法的計算分析，最后輸出穩定的、更為充分的、一致性的目標特征信息。
圖7：多源數據融合過程
利用多個傳感器所獲取的關于對象和環境全面、完整信息，主要體現在融合算法上。
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概述
多傳感器融合（Multi-sensor Fusion, MSF）是利用計算機技術，將來自多傳感器或多源的信息和數據以一定的準則進行自動分析和綜合，以完成所需的決策和估計而進行的信息處理過程。
多傳感器融合基本原理就像人腦綜合處理信息的過程一樣，將各種傳感器進行多層次、多空間的信息互補和優化組合處理，最終產生對觀測環境的一致性解釋。在這個過程中要充分利用多源數據進行合理支配與使用，而信息融合的最終目標則是基于各傳感器獲得的分離觀測信息，通過對信息多級別、多方面組合導出更多有用信息。這不僅是利用了多個傳感器相互協同操作的優勢，而且也綜合處理了其它信息源的數據來提高整個傳感器系統的智能化。
具體來講，多傳感器數據融合原理如下：
（1）多個不同類型傳感器（有源或無源）收集觀測目標的數據；
（2）對傳感器的輸出數據（離散或連續的時間函數數據、輸出矢量、成像數據或一個直接的屬性說明）進行特征提取的變換，提取代表觀測數據的特征矢量Yi；
（3）對特征矢量Yi進行模式識別處理（如聚類算法、自適應神經網絡或其他能將特征矢量Yi變換成目標屬性判決的統計模式識別法等），完成各傳感器關于目標的說明；
（4）將各傳感器關于目標的說明數據按同一目標進行分組，即關聯；
（5）利用融合算法將目標的各傳感器數據進行合成，得到該目標的一致性解釋與描述。
以Autoware為例，在自動駕駛中，傳感器是汽車感知周圍的環境的硬件基礎，在實現自動駕駛的各個階段都必不可少。自動駕駛離不開感知層、控制層和執行層的相互配合。
展開 物聯網正成為經濟社會綠色、智能、可持續發展的關鍵基礎和重要引擎，它在行業領域的應用正廣泛深入，作為物聯網“感知器官”的傳感器，因物聯網應用的不斷落地而迎來了巨大的發展契機。Gartner數據顯示，預計到2020年全球聯網設備數量將達到260億個，物聯網市場規模達到1.9萬億美元。
智能化、小型化、微功耗、低成本是共性需求
在智能家居、智能硬件、智慧城市等相關應用的推動下，物聯網取得快速發展。
作為信息感知的基本元件，傳感器是物聯網、大數據、智能制造、人工智能、機器人等新興產業的核心關鍵技術之一，是構建物聯網的重要支柱，在任何物聯網應用中都不可或缺。“在物聯網的三個層面(感知層、傳輸層、應用層)中，感知層作為網絡層傳輸數據的源頭、應用層計算數據的基礎，起到了至關重要的作用。感知層是物聯網的基礎，它由各種各樣的傳感器組成。可以說，沒有傳感器，沒有各種各樣的智能傳感器，就沒有物聯網產業。”陜西省物聯網聯盟理事長、西安中星測控有限公司總經理谷榮祥告訴《中國電子報》記者。
傳感器種類繁多，據有關機構最新統計，全球的傳感器種類已經超過2.2萬種，因此物聯網對傳感器的要求也不能一概而論。麥克傳感器股份有限公司總經理王剛告訴記者：“傳感器種類如此之多，物聯網應用場景如此豐富，對各個門類的傳感器提出的要求肯定不一樣，但是從中不難看出業內對傳感器的共性需求，即智能化、小型化、微功耗和低成本。”
展開 咖啡機上的傳感器可以智能配料，并增加對配料稱重的功能。智能水杯可以通過傳感器進行水溫的采集。電磁爐和豆漿機通過傳感器增加了重力感應。”廣東華蘭海電測科技股份有限公司營銷總監張宗尚向記者介紹到。
如何加快傳感器發展
傳感器更新迭代的速度十分迅速，郭源生認為，在這股“新人工智能”信息化浪潮的洪流中，傳感器應緊跟市場腳步，完成從處理到傳輸再到感知的一系列工作。但是，我國傳感器的發展速度尚未能滿足市場需求。一方面，國家重視程度不夠。郭源生表示，上世紀七十年代時期發達國家也曾忽略過傳感器，到了八十年代，傳感器的重要性才被認識到。之后，發達國家以年30%的速度增長。“日本、美國都把傳感器當成重中之重，美國認為計算機是核心，敏感技術、光電子技術是關鍵和重點，2003年時代周刊關于未來技術的發展報告中，提到的十大新技術之首便是傳感器，這說明美國對傳感器技術的認可。傳感器是未來改變人類十大顛覆技術之首。” 郭源生說。
另一方面，傳感器形成的數據并沒有真的得到實際使用，感知到的數據無法變成有用的數據。隨著傳感器技術復雜程度的提高，傳感器產品形態分散，難以形成有效的群體支撐。并且，產用之間的融合度不夠，導致傳感器的應用雖然無處不在，但是仍然難以完成“機器代人”的人工智能愿景。“TOTO公司推出了一個智能馬桶，可以監測老人血壓、血糖的變化，然后形成個人大數據，通過人工智能形成一個商業模式，可以在家里居家養老，或者是慢病管理。這才是傳感器最大化發揮作用。” 郭源生說。
擴大傳感器的種類似乎也是發展的一個重點，無論是移動物體還是靜態物體，甚至是自然環境，信息的采集不僅僅是安裝了多少個處理器、安裝了什么軟件，也取決于裝了什么樣的傳感器。“例如美國F-22戰斗機，裝載了28000個傳感器。俄羅斯的戰斗機上裝載了21000多個。這代表什么?
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如今，各家公司都在開發自動駕駛汽車，例如level 4的自動駕駛汽車（AV），其中一些公司已經在公共道路上提供服務，例如Google的Waymo提供的自動駕駛出租車TuSimple的一輛和自動駕駛卡車。為了實現駕駛自動化，AV中的自動駕駛（AD）系統不僅需要感知周圍的障礙物，還需要在地圖上對其自身所在位置進行厘米級定位。這種定位在自動駕駛場景下需要保證高度的安全性，因為錯誤定位會直接導致AV車道偏離或走錯路。在高級AD系統中，感知模塊僅用于障礙物檢測，而定位模塊則負責識別道路偏離。意味著即使感知模塊運行正常，也無法阻止由于定位模塊錯誤而造成車道偏離的危險，例如偏離后撞到路邊，跌落懸崖或被其他的車輛撞到，特別是當AV行駛方向相反時。
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面對復雜的感知任務，單一傳感器的局限性逐漸顯現，比如相機對目標的顏色和紋理比較敏感，但易受光照、天氣條件的影響。LiDAR以獲得目標精確的3D信息，但無法獲得目標紋理，易產生噪點等情況。多傳感器數據融合技術應時而生，通過整合不同傳感器的優勢
一、摘要
近年來，深度學習技術在涉及高維非結構化數據領域展現出了最先進的性能，如計算機視覺、語音、自然語言處理等方面，并且開始涉及更大、更復雜的多模態信息問題。
不同傳感器在進行同一實驗任務時，針對產生的同一現象進行觀測，采集的數據構成被測對象的多模態信息。多模態信息可以實現不同傳感器之間數據互補，并在相同學習任務獲取更豐富的特征，從而實現比單一模態更好的性能。
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arXiv在2022年2月6日上傳的綜述論文"Multi-modal Sensor Fusion for Auto Driving Perception: A Survey"，作者來自加州洛杉磯分校、上海AI實驗室（pjlab）、北京理工（BIT？）和華東師范。
多模態融合是感知自動駕駛系統的一項基本任務，
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軒轅實驗室
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