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1、多传感器信息融合是用于包含处于不同位置的多个或者多种传感器的信息处理技术。随着传感器应用技术、数据处理技术、计算机软硬件技术和工业化控制技术的发展成熟，多传感器信息融合技术已形成一门热门新兴学科和技术。
2、多传感器信息融合实际上是对人脑综合处理复杂问题的一种功能模拟。
3、按照这一定义，多传感器系统是信息融合的硬件基础，多源信息是信息融合的加工对象，协调优化和综合处理是信息融合的核心。
4、多传感器信息融合技术的基本原理就像人的大脑综合处理信息的过程一样，将各种传感器进行多层次、多空间的信息互补和优化组合处理，最终产生对观测环境的一致性解释。
5、军事应用是多传感器信息融合技术诞生的奠基石，具体应用包括海洋监视系统和军事防御系统。在民事应用领域方面，主要用于智能处理以及工业化控制，智能处理包括医药方面的机器人微型手术和疾病监测尤其是智能家居等方面。
传感器融合技术起源传感器融合技术源于数据融合技术。1985年，美国国防部试验室联合理事会（JDL）所属的数据融合研究小组（即后来的数据与信息融合研究小组）首次提出了数据融合模型。
器融合是将来自多个雷达，激光雷达和摄像机的输入汇集在一起以形成车辆周围环境的单个模型或图像的能力。生成的模型更加精确，因为它可以平衡不同传感器的强度。车辆系统然后可以使用通过传感器融合提供的信息来支持更智能的动作。
多传感器信息融合实际上是对人脑综合处理复杂问题的一种功能模拟。
有鉴于传感器技术的微型化、智能化程度提高，在信息获取基础上，多种功能进一步集成以致于融合，这是必然的趋势，多传感器数据融合技术也促进了传感器技术的发展。
“它们收集、分析和共享数据的能力是其它飞机无法比拟的。”她补充道。
感器融合是将来自多个雷达，激光雷达和摄像机的输入汇集在一起以形成车辆周围环境的单个模型或图像的能力。生成的模型更加精确，因为它可以平衡不同传感器的强度。车辆系统然后可以使用通过传感器融合提供的信息来支持更智能的动作。
多传感器信息融合技术的基本原理就像人的大脑综合处理信息的过程一样，将各种传感器进行多层次、多空间的信息互补和优化组合处理，最终产生对观测环境的一致性解释。
(2)人工神经网络法这种方法通过模仿人脑的结构和工作原理以传感器获得的数据为网络的输入，通过网络的训练在相应的机器或者模型上完成一定的智能任务来消除非目标参量的干扰。
1、传感器融合的理论方法有贝叶斯准则、卡尔曼滤波、D-S证据理论、模糊集合理论、人工神经网络等。软件算法能够联合虚拟摄像头和环境传感器数据融合算法，从而得到更精确的数据分析与自主控制决策。
2、目前，多传感器数据融合的常用方法大致可分为两大类：随机和人工智能方法。
3、感器融合是将来自多个雷达，激光雷达和摄像机的输入汇集在一起以形成车辆周围环境的单个模型或图像的能力。生成的模型更加精确，因为它可以平衡不同传感器的强度。
4、工业应用时多采用4~20ma变送器，将各种传感器信号变成电流信号，或者转换为数字信号用hart总线，CAN总线 ，也可以用485总线传送。
5、多传感器检测融合系统主要可以分为集中式和分布式两种方式。集中式融合是先将各个传感器原始数据直接传输到融合中心，然后融合中心对这些所有的数据进行处理，最后生成判决。
感器融合是将来自多个雷达，激光雷达和摄像机的输入汇集在一起以形成车辆周围环境的单个模型或图像的能力。生成的模型更加精确，因为它可以平衡不同传感器的强度。车辆系统然后可以使用通过传感器融合提供的信息来支持更智能的动作。
多传感器融合可以显著提高系统的冗余度和容错性，从而保证决策的速度和正确性，这是自动驾驶系统向先进的自动驾驶方向发展，最终实现无人驾驶的必然趋势。
三是基于车联网主导，多种传感器融合的人工智能自动驾驶。车联网，需要庞大的基础设施投资以及需要所有运行的自动驾驶都处于同一平台内。
多传感器数据融合比单一传感器信息有如下优点，即容错性、互补性、实时性、经济性，所以逐步得到推广应用。应用领域除军事外，已适用于自动化技术、机器人、海洋监视、地震观测、建筑、空中交通管制、医学诊断、遥感技术等方面。
1、多传感器数据融合技术以其强大的时空覆盖能力和对多源不确定性信息的综合处理能力，可以有效地进行结构系统的监测和诊断。
2、在这样的情况下，只有用自己的传感器管理的水数据的融合才可以。去把这样的一个硬件和软件的管理系统相结合，才能发挥到一个最好的作用。所以说呢，传感器管理这个东西是非常重要的，在数据融合中起到一个至关重要的作用。
3、有鉴于传感器技术的微型化、智能化程度提高，在信息获取基础上，多种功能进一步集成以致于融合，这是必然的趋势，多传感器数据融合技术也促进了传感器技术的发展。
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