探索無人(rén)車自動駕駛：多(duō)傳感器融合技術_賽途（北京）智能科技有限公司-中國智能服務機器人(rén)領域的(de)專業制造者

有一天，我會放開雙手，任由汽車帶著(zhe)我遨遊山河(hé)。

有一天，我會放松身心，透過車窗(chuāng)去看這(zhè)美(měi)麗景色。

上篇文章(zhāng)我們一起研究了(le)自動駕駛涉及到的(de)SLAM自主建圖技術，相信你對(duì)自動駕駛的(de)了(le)解更進了(le)一步，這(zhè)次，我們繼續來(lái)探索自動駕駛涉及到的(de)另一個(gè)技術——多(duō)傳感器融合技術（微縮智能車配有多(duō)種傳感器，彼此融合形成智能車的(de)穩定運行）。

多(duō)傳感器數據融合技術形成于上世紀80年代，目前已成爲研究的(de)熱(rè)點。它不同于一般信号處理(lǐ)，也(yě)不同于單個(gè)或多(duō)個(gè)傳感器的(de)監測和(hé)測量，而是對(duì)基于多(duō)個(gè)傳感器測量結果基礎上的(de)更高(gāo)層次的(de)綜合決策過程。

多(duō)傳感器融合技術 · 定義

了(le)解了(le)多(duō)傳感器融合技術是什(shén)麽以後，随之而來(lái)的(de)就是，如何定義多(duō)傳感器融合技術？

對(duì)此，我們來(lái)了(le)解一下(xià)，多(duō)傳感器融合技術的(de)定義。

傳感器數據融合的(de)定義可(kě)以概括爲把分(fēn)布在不同位置的(de)多(duō)個(gè)同類或不同類傳感器所提供的(de)局部數據資源加以綜合，采用(yòng)計算(suàn)機技術對(duì)其進行分(fēn)析，消除多(duō)傳感器信息之間可(kě)能存在的(de)冗餘和(hé)矛盾，加以互補，降低其不确實性，獲得(de)被測對(duì)象的(de)一緻性解釋與描述，從而提高(gāo)系統決策、規劃、反應的(de)快(kuài)速性和(hé)正确性，使系統獲得(de)更充分(fēn)的(de)信息。其信息融合在不同信息層次上出現，包括數據層融合、特征層融合、決策層融合。

（1）數據級融合。針對(duì)傳感器采集的(de)數據，依賴于傳感器類型，進行同類數據的(de)融合。數據級的(de)融合要處理(lǐ)的(de)數據都是在相同類别的(de)傳感器下(xià)采集，所以數據融合不能處理(lǐ)異構數據。

（2）特征級融合。特征級融合，指的(de)是提取所采集數據包含的(de)特征向量，用(yòng)來(lái)體現所監測物(wù)理(lǐ)量的(de)屬性，這(zhè)是面向監測對(duì)象特征的(de)融合。如在圖像數據的(de)融合中，可(kě)以采用(yòng)邊沿的(de)特征信息，來(lái)代替全部數據信息。

（3）決策級融合。決策級融合，指的(de)是根據特征級融合所得(de)到的(de)數據特征，進行一定的(de)判别、分(fēn)類，以及簡單的(de)邏輯運算(suàn)，根據應用(yòng)需求進行較高(gāo)級的(de)決策，是高(gāo)級的(de)融合。決策級融合是面向應用(yòng)的(de)融合。比如在森林(lín)火災的(de)監測監控系統中，通(tōng)過對(duì)于溫度、濕度和(hé)風力等數據特征的(de)融合，可(kě)以斷定森林(lín)的(de)幹燥程度及發生火災的(de)可(kě)能性等。這(zhè)樣，需要發送的(de)數據就不是溫濕度的(de)值以及風力的(de)大(dà)小，而隻是發送發生火災的(de)可(kě)能性及危害程度等。在傳感網絡的(de)具體數據融合實現中，可(kě)以根據應用(yòng)的(de)特點來(lái)選擇融合方式。

多(duō)傳感器融合技術 · 概念

想要更進一步了(le)解多(duō)傳感器融合技術，就要先了(le)解多(duō)傳感器融合技術的(de)幾個(gè)概念。

①硬件同步、硬同步

使用(yòng)同一種硬件同時(shí)發布觸發采集命令，實現各傳感器采集、測量的(de)時(shí)間同步。做(zuò)到同一時(shí)刻采集相同的(de)信息。

②軟件同步：

時(shí)間同步、空間同步。

③時(shí)間同步、時(shí)間戳同步、軟同步：

通(tōng)過統一的(de)主機給各個(gè)傳感器提供基準時(shí)間，各傳感器根據已經校準後的(de)各自時(shí)間爲各自獨立采集的(de)數據加上時(shí)間戳信息，可(kě)以做(zuò)到所有傳感器時(shí)間戳同步，但由于各個(gè)傳感器各自采集周期相互獨立，無法保證同一時(shí)刻采集相同的(de)信息。

④空間同步：

将不同傳感器坐(zuò)标系的(de)測量值轉換到同一個(gè)坐(zuò)标系中，其中激光(guāng)傳感器在高(gāo)速移動的(de)情況下(xià)需要考慮當前速度下(xià)的(de)幀内位移校準。

多(duō)傳感器融合技術 · 前融合與後融合技術

了(le)解了(le)多(duō)傳感器融合技術的(de)一些概念以後，我們繼續探究，接來(lái)下(xià)要說到的(de)就是多(duō)傳感器融合技術的(de)前融合與後融合技術。

後融合算(suàn)法：

1、每個(gè)傳感器各自獨立處理(lǐ)生成的(de)目标數據。

2、每個(gè)傳感器都有自己獨立的(de)感知，比如激光(guāng)雷達有激光(guāng)雷達的(de)感知，攝像頭有攝像頭的(de)感知，毫米波雷達也(yě)會做(zuò)出自己的(de)感知。

3、當所有傳感器完成目标數據生成後，再由主處理(lǐ)器進行數據融合。

前融合算(suàn)法：

1、隻有一個(gè)感知的(de)算(suàn)法。對(duì)融合後的(de)多(duō)維綜合數據進行感知。

2、在原始層把數據都融合在一起，融合好的(de)數據就好比是一個(gè)Super傳感器，而且這(zhè)個(gè)傳感器不僅有能力可(kě)以看到紅外線，還(hái)有能力可(kě)以看到攝像頭或者RGB，也(yě)有能力看到LiDAR的(de)三維信息，就好比是一雙超級眼睛。在這(zhè)雙超級眼睛上面，開發自己的(de)感知算(suàn)法，最後會輸出一個(gè)結果層的(de)物(wù)體。

多(duō)傳感器融合技術 · 優點

那麽，多(duō)傳感器融合技術有哪些優點呢(ne)？爲什(shén)麽自動駕駛要選擇多(duō)傳感器融合技術呢(ne)？

多(duō)傳感器數據融合比單一傳感器信息有如下(xià)優點，即容錯性、互補性、實時(shí)性、經濟性，所以逐步得(de)到推廣應用(yòng)。應用(yòng)領域除軍事外，已适用(yòng)于自動化(huà)技術、機器人(rén)、海洋監視、地震觀測、建築、空中交通(tōng)管制、醫學診斷、遙感技術等方面。

有鑒于傳感器技術的(de)微型化(huà)、智能化(huà)程度提高(gāo)，在信息獲取基礎上，多(duō)種功能進一步集成以緻于融合，這(zhè)是必然的(de)趨勢，多(duō)傳感器數據融合技術也(yě)促進了(le)傳感器技術的(de)發展。

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