传感器融合：定义、类型和应用

传感器融合结合多个传感器的测量结果来创建对环境或系统状态的通用评估。例如，机器人可以有相机，激光雷达、雷达和惯性传感器一起评估。其目的不仅仅是收集数据，而是使不确定性变得可见，利用各个传感器的优势并对条件或环境创建更可靠的描述。

什么是传感器融合？

单个传感器有局限性：相机可以识别视觉特征，但只能在有限范围内测量距离，具体取决于方法；雷达可以可靠地记录距离和相对速度，但提供不同级别的细节分辨率。传感器融合使用模型和算法将这些互补信息汇集在一起。结果可以是位置、速度、物体轨迹或环境地图。

这种组合可以使状态估计更加稳健。然而，它并不能替代测试：多个传感器可能共享相同的系统误差或提供相互冲突的数据。

哪个级别有意义取决于计算能力、延迟、数据质量和安全要求。

典型的流程包括时间戳、空间校准、过滤和估计。测量结果必须在时间上相互匹配并转移到公共坐标系。然后算法根据测量值和运动模型估计当前状态。通常会包含不确定性，而不是将测量视为绝对正确。

在移动机器人中，传感器融合结合了感知和运动。支持定位、地图和安全导航；对的贡献SLAM解释同步定位和绘图。对于物理动作的输出依次为执行器相关的。

良好的合并取决于校准、同步和适当的错误处理。传感器位置可以机械改变；测量结果迟到；雪、雨、反射或遮挡都会降低数据质量。因此，系统需要合理性检查、故障检测和定义的安全状态。传感器融合提供概率和估计，但不能保证无错误感知。

这德国航天中心描述了卫星导航、相机、激光和惯性传感器的融合，用于无人机的环境感知。这弗劳恩霍夫研究所将传感器融合分类为状态估计的互补测量原理的算法组合。

传感器融合将多个不完整的测量结果转化为对状态或环境更有根据的估计。它是现代机器人技术的核心组件，但需要一致的校准、时间对齐和处理不确定性。如需从市场层面进行比较，机器人企业图谱汇总了制造商与技术平台的结构化信息。

传感器融合对来自多个传感器的数据进行评估，以获得对位置、运动或环境的更可靠的评估。

每种传感器类型都有盲点和测量误差。几种合适的传感器可以相互补充。

摄像头、激光雷达、雷达、惯性传感器和 GNSS 是典型的，具体取决于任务。

传感器融合结合了测量。SLAM使用传感器数据同时定位自身并构建地图。

不会。它可以检测或减轻错误，但需要校准、合理性检查和安全回退。

其中包括机器人、车辆、无人机、智能手机和工厂。

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