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【深度】多传感器融合技术简介

时间:2021-04-30 00:39 点击次数:
  本文摘要:伴随着自动化技术的大大的发展趋势,智能机器人的主要用途和作用拥有非常大的拓展和提高。智能化系统已沦落自动化技术的发展趋向,而传感器技术性则是搭建智能机器人智能化系统的基本之一。因为单一传感器获得的信息十分受到限制,并且,也要遭受本身质量和特性的危害,因而,服务机器人一般来说常备总数诸多的各有不同种类的传感器,以合乎观测和数据收集的务必。

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伴随着自动化技术的大大的发展趋势,智能机器人的主要用途和作用拥有非常大的拓展和提高。智能化系统已沦落自动化技术的发展趋向,而传感器技术性则是搭建智能机器人智能化系统的基本之一。因为单一传感器获得的信息十分受到限制,并且,也要遭受本身质量和特性的危害,因而,服务机器人一般来说常备总数诸多的各有不同种类的传感器,以合乎观测和数据收集的务必。

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若对各传感器搜集的信息展开分离、无依无靠地应急处置,不但不容易导致信息解决劳动量的降低,并且,砍断了各传感器信息间的相互关系,丢失了信息经有机化学人组后有可能蕴含的相关自然环境特点,造成 信息資源的消耗,乃至有可能导致管理决策进攻犯规。为了更好地解决困难所述难题大家明确指出了多传感器融合技术性(multi-sensorfusion)。  论述  多传感器融合又被称为多传感器信息融合(multi-sensorinformationfusion),有时候也称之为多传感器数据融合(multi-sensordatafusion),于1973年在美国防部支助产品研发的声纳信号分析系统软件中被初次明确指出,它是对多种多样信息的出示、答复以及相互关系展开综合性解决和提升的技术性。

它从多信息的角度展开应急处置及综合性,得到 各种各样信息的相互关系和规律性,进而除去不必要的和不正确的信息,享有精确的和简易的成份,最终搭建信息的提升,也为智能化信息解决技术性的科学研究获得了新的意识。  多传感器融合的结构分析  多传感器融合结构类型按其在融合系统软件中信息解决的抽象概念水平,关键区别为三个层级:数据层融合、特点层融合和管理层融合。

  1.数据层融合:也称作清晰度级融合,最先将传感器的观测数据融合,随后从融合的数据中提纯矩阵的特征值,并展开鉴别识别。数据层融合务必传感器是同质性的(传感器观测的是同一物理变化),假如好几个传感器是异质性的(观测的并不是同一个标量),那麼数据不可以在特点层或管理层展开融合。数据层融合也不存有数据丢失的难题,得到 的結果也是最精准的,但推算出来量大,且系统对通讯视频码率的回绝很高。


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