多传感器数据融合技术

1、国内外研究现状国内外研究现状 数据融合从数据融合从20 20 世纪世纪70 70 年代末被提出，年代末被提出， “ “数据数据融合融合”出现于出现于2020世纪世纪7070年代，源于军事领域的年代，源于军事领域的C3I( command， control， communication and intelligence)系统的需要，当时称为多源相关、多传系统的需要，当时称为多源相关、多传感器混合数据融合，并于感器混合数据融合，并于8080年代建立其技术。年代建立其技术。 美国美国是数据融合技术起步最早的国家，是数据融合技术起步最早的国家，19831983年，美国国年，美国国防高级研究计划局防高级

2、研究计划局(DARPA)推出的战略计算机计划推出的战略计算机计划中，将多传感器数据融合列为重大研究课题。中，将多传感器数据融合列为重大研究课题。 19841984年，美国国防部年，美国国防部(DOD)成立了数据融合专成立了数据融合专家组家组(DFSData Fusion Subana1) ，负责指导、组，负责指导、组织并协调有关这一国防关键技术的系统研究，织并协调有关这一国防关键技术的系统研究， 19881988年又将其列入国防部年又将其列入国防部2222项关键技术之一。项关键技术之一。 IEEE(Robotics and Automation)SKIDS( Signal and Knowle

3、dge Integration with Decisional Control for Multisensory System)( ISIF)数据融合，是多元信息综合处理的一项新数据融合，是多元信息综合处理的一项新技术技术, ,它有多种译名它有多种译名, ,如多传感器相关、多源相关、如多传感器相关、多源相关、多传感器融合、信息融合等。多传感器融合、信息融合等。 数据融合比较确切的定义可概括为数据融合比较确切的定义可概括为: : 充分利用不同的时间和空间的多传感器信息资源充分利用不同的时间和空间的多传感器信息资源, ,采用计算机技术对按时序获得的多传感器观测信采用计算机技术对按时序获得的多传感器

4、观测信息在一定的准则下加以自动分析、综合、支配和息在一定的准则下加以自动分析、综合、支配和使用使用, ,获得被测对象的一致性解释与描述获得被测对象的一致性解释与描述, ,以完成以完成所需的决策和估计任务所需的决策和估计任务, ,使系统获得比它的各个组使系统获得比它的各个组成部分更优越的性能。成部分更优越的性能。1.3 1.3 内容内容1.1.数据关联数据关联: :确定从多传感器来的数据是否反映确定从多传感器来的数据是否反映同一个目标。同一个目标。2.2.多传感器多传感器ID/ID/轨迹估计轨迹估计: :假设从多源来的报告假设从多源来的报告反映的是同一目标反映的是同一目标, ,对这些数据进行综合

5、以改对这些数据进行综合以改进对该目标的估计进对该目标的估计, ,或是改进对整个当前或是改进对整个当前/ /未未来情况的估计。来情况的估计。3.3.采集管理采集管理: : 给定传感器环境的一种认识状态给定传感器环境的一种认识状态, ,通过分配多个信息捕获和处理源通过分配多个信息捕获和处理源, ,以最大限度以最大限度地发挥其性能地发挥其性能, ,从而使其操作成本降到最低。从而使其操作成本降到最低。 简言之简言之, ,传感器的数据融合功能主要包括传感器的数据融合功能主要包括多传感器的目标探测、数据关联、跟踪与识多传感器的目标探测、数据关联、跟踪与识别、情况评估和预测别、情况评估和预测。 1.1.生存

6、能力强；生存能力强；2.2.扩展了空间覆盖范围；扩展了空间覆盖范围；3.3.扩展了时间的覆盖范围；扩展了时间的覆盖范围；4.4.提高了可信度；提高了可信度；5.5.降低了信息的模糊度；降低了信息的模糊度；6.6.改进了探测性能；改进了探测性能；7.7.提高了空间分辨率；提高了空间分辨率；8.8.增加了测量维数；增加了测量维数；2 2、基本原理、融合过程及关键技术、基本原理、融合过程及关键技术 4 4、数据融合方法、数据融合方法kiikiWS=WiiS应用领域：随着多传感器数据融合技术的发展应用领域：随着多传感器数据融合技术的发展, , 应用的领域应用的领域也在不断扩大也在不断扩大, , 多传感

7、器融合技术已成功地应用于众多多传感器融合技术已成功地应用于众多的研究领域。的研究领域。5.15.1、 C C3 3I I5.25.2、飞行目标跟踪、飞行目标跟踪5.35.3、机器人、机器人5.45.4、星球车、星球车 5.55.5、工业过程监控、工业过程监控 5.65.6、遥感图像融合处理、遥感图像融合处理 5.75.7、公共安全、公共安全 5.85.8、环境污染监测、环境污染监测 5.95.9、智能交通、智能交通 5.105.10、 无人驾驶汽车无人驾驶汽车 5.115.11、农业、农业 5.125.12、物联网、物联网科索沃虚拟战场监测惯性导航 惯性导航系统是利用惯性元件惯性元件来感测航行

8、体的运动加速度，经过积分计算，从而解算出导航参数来确定航行体的位置。惯性导航系统可以连续给出载体的航向、姿态、速度、位航向、姿态、速度、位置置等导航参数。具有隐蔽性好、抗干扰性强、能全天候工作等优点，但其导航需要一段对准时间，存在“漂移”现象，误差随时间积累，长时间工作会产生较大的积累误差 星图导航 天文导航系统的航向精度在现有导航设备中是最高的，可为武器系统提供精确的位置、航向和姿态信息 qiro机器人20个机器人Nao在上海世博会法国馆完美演出了长达10分钟的全自主集体舞蹈表演，创造了类人机器人历史性一幕，这也是世界上第一次大规模机器人同时跳“集体舞”。机器人Nao的表演分三个音乐片段，其

9、中包括法国作曲家莫里斯拉威尔的著名交响作品Bolero，完美展示了Nao完成稳定、灵活并有节奏的动作的能力。这也是机器人史上第一次在艺术领域达到饱含情感并与观众产生共鸣的高度。由类人机器人领域的世界顶尖公司Aldebaran Robotics研发5.4、星球车勇气号火星车好奇号火星车n识别引起系统状况超出正常运行范围的故障条件触发报警器n石油勘探n火力发电（发电机组监控）n转炉炼钢（温度和含碳量）n核反应堆n主要对地面目标或实体进行监视、识别与定位，使用的传感器主要为合成孔径雷达，在多源图像进行融合时，要利用像素级配准n通过高空间分辨率全色图像高空间分辨率全色图像和低光谱分辨率图像的融合，得到

10、高空间分辨率和高光谱分辨率的图像，融合多波段和多时段的遥感图像来提高分类的准确性。n采用合成孔径雷达、卫星遥感等对地面进行监视，以识别地貌、气象模式、矿产、植物生长（农作物种植面积和产量预测）、环境条件（省气象局-火灾）和威胁状况（原油泄漏、辐射泄漏等）对物理现象、事件进行定位、识别和解释。n毒品检测 气敏、红外、微波n火灾监测 烟雾传感器、二氧化碳传感器 n瓦斯监测n远程医疗 X射线、核磁共振、超声波肿瘤定位n智能材料 飞机机翼（有限元分析表面应力计算） 微机械手（压电陶瓷制备温度发生形变：温度控制） 刹车系统n环境污染现状n大气污染监测n环境水污染监测 检测指标 水质建模、水质综合评判n汽

11、车尾气排放检测n空中交通：空中交通管制系统 在雷达网的监视、引导和管理下进行工作，多雷达融合，通过二次雷达识别各种类型的飞机、确定民航机航班号、飞行状态，且与一次雷达进行配对导航设备： 监视和控制设备：修正航线偏离、防止飞机相撞，并调度飞机流量；通信设备、调度人员n城市交通：摄像、航拍、地感线圈、微波、雷达、地磁传感器、视频、FCDn轨道交通主要CVIS展望图n法国公司INRIA花费十年心血，于2009年5月研制出无人驾驶汽车Cycab自动驾驶（GPS定位误差小于1米）n德国大众n中国自主车大赛n7月14日首次完成了从长沙到武汉286公里的高速全程无人驾驶实验，创造了我国自主研制的无人车在复杂

12、交通状况下自主驾驶的新纪录，标志着我国无人车在复杂环境识别、智能行为决策和控制等方面实现了新的技术突破，达到世界先进水平n实验中，无人车自主超车67次，途遇复杂天气，部分路段有雾，在咸宁还遭逢降雨n一辆高速行驶的汽车上，“司机”不扶方向盘还不时扭头跟车上其他人聊天，全然不看前方的路当这样一辆车从你身边驶过，你肯定会大吃一惊，不敢相信自己眼睛。然而，这一幕7月14日从长沙到武汉的高速公路上已经真实上演n食品检测n农作物农药残留量检测 酶抑制法通过光谱分析确定有害物质n水产养殖n分拣系统精准农业无土栽培n物联网（The internet of things） 物联网是新一代信息技术的重要组成部分 是物物相连的互联网，其含义包括： 1. 物联网的核心和基础仍然是互联网，是在互联网基在互联网基础上的延伸和扩展础上的延伸和扩展的网络 2. 其用户端