多传感器设计:9个基于多传感器的经典应用方案设计

2021/11/03 03:35 · 传感器知识资讯 ·  · 多传感器设计:9个基于多传感器的经典应用方案设计已关闭评论
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多传感器设计:9个基于多传感器的经典应用方案设计所谓多传感器信息融合(Multi-sensorInformationFusion,MSIF),就是利用计算机技术将来自多传感器或多源的信息和数据,在一定的准则下加以自动分析和综合,以完成所需要的决策和估计而进行的信息处理过程。本文介绍基于多传感器的9个经典应

传感器设计:9个基于多传感器的经典应用方案设计

所谓多传感器信息融合(Multi-sensor Information Fusion,MSIF),就是利用计算机技术将来自多传感器或多源的信息和数据,在一定的准则下加以自动分析和综合,以完成所需要的决策和估计而进行的信息处理过程。本文介绍基于多传感器的9个经典应用设计方案。

多传感器空气流量测试系统方案
本设计将LabVIW软件、多传感器、计算机结合,构建了一个空气流量测试系统,实现对多传感器信息的融合。系统包括被测对象、传感系统、信号调理电路、数据采集与处理系统。免除了对多传感器信息采集过程中一些繁琐的工作,采集过程不再需要编写不同软件以适应不同传感器的要求。

基于多传感器图像融合的温度场测试系统
本文首次提出了一种基于多传感器图像融合发动机温度场测试系统。整个发动机温度场测试系统是由光源、发动机温度场测试的零部件、镜头、CCD图像传感器、图像采集卡、图像融合处理和温度识别计算机5 大部分组成。该系统明显地提高了发动机温度场的测试效率和测试精度,具有非常好的应用推广价值。

超低空分布式多传感器探测节点的设计
本文提出利用 MSP430F133 嵌入式微处理器设计出一种分布式多传感器探测节点,可随机地分散地设置在雷达系统探测的盲区,利用GPS 系统授时和定位、利用多传感器提供观测数据、利用GPRS 网络和互联网进行多传感器信息融合,实时进行目标发现、优化综合处理,获取状态估计、目标属性、行为意图、态势*估、威胁分析和辅助决策等,可弥补雷达防御系统存在的不足之处,杜绝安全防御系统存在的隐患。

基于FPGA的多传感器管道内漏磁检测系统
针对传统管道漏磁检测器检测精度的不足,本文提出了新式的基于FPGA的高精度管道漏磁检测系统设计,以适应813mm管径的管道检测任务。主要介绍了系统逻辑设计,实现了多达400路传感器漏磁检测信号的采集与存储。该设计融合了多种总线协议,可有效解决管道漏磁检测中的采集速率、功耗和精度的问题。

基于μc/OS-II的多传感器测控系统研究
本文结合红薯保鲜储藏工程涉及到的温度湿度氧浓度等参数要求,采用高性能16位单片机SPCE061A作为控制芯片,移植可裁剪的多任务实时操作系统μc/OS-II管理多任务的处理,选用高精度温度传感器DS18B20、湿度传感器HIH3605、氧浓度传感器DW-02构建了一个高精度高性能高可靠性的多传感器嵌入式测控系统,各个被控参数可调范围宽,较好的满足了工程要求。

基于Android的多传感器信息融合技术应用
本文介绍基于Android的多传感器信息融合技术在气溶胶自动化检测中的应用。多个传感器采用统一接口方式组网,每一个独立传感器采集的数据通过蓝牙传输到网内的Android处理终端进行融合和分析。通过对5种传感器进行组网采集数据,实现了传感器之间的数据互补,提高了系统的便携性和移动性。

基于Android的多传感器信息融合技术在气溶胶自动化检测中的应用
本文提出的多传感器信息融合方法,将多种仪器采用统一接口方式进行组网,每种仪器独立采集数据互不影响,通过Android平台处理终端对采集的数据进行融合、分析和评价,对观测、分析和融合大气气溶胶数据具有一定的应用价值。

多传感器智能轮椅的硬件系统设计
本文设计了用于智能轮椅的多传感器环境感知系统,对各数据采集子系统做了详细的介绍,采用简单可靠的硬件电路感知环境信息。而且采取了模块化设计,可以更方便地添加新研制的功能模块和进行技术更新,便于消费者根据自身生活需要,选择和组合各模块,使各功能模块得到充分的应用,从而能够满足不同消费阶层的需要。

一种有效的异质多传感器异步量测融合算法
本文从建立伪量测方程的角度,提出了一种异质多传感器的异步量测融合算法,该算法是通过在融合中心建立伪量测方程使各传感器的数据同步,然后利用同步的思想进行处理,最后通过计算机仿真进行了验证。

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多传感器设计:9个基于多传感器的经典应用方案设计  第1张

多传感器设计:基于多传感器和D-S数据融合算法的智能机器人设计

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多传感器设计:多传感器信息融合算法设计及仿真——融合系统结构的设计

融合系统结构的设计
由于应用领域的不同,信息融合的功能模型也不尽相同。历史上出现过很多种融合模型,在实际应用系统中,应用最为广泛的功能模型是 JDL(Joint Directors of Laboratories)模型,如图 5.1 所示。
石显:多传感器信息融合算法设计及仿真——BP 神经网络算法及数据相关性分析
JDL 信息融合模型经过多次修改,虽然比较完善,但实际工程应用比较广泛,各个部分功能划分不尽相同,需根据实际情况具体制定融合的模型。信息融合过程中,其实质是将信息抽象化,主要是对信息预处理、信息校准、信息关联、信息估计等,此过程又可分为多级来处理,每一级划分的准则是:按照对多源数据信息的抽象层次(分辨率)来划分,可划分为三个层次:数据层融合、特征层融合、决策层融合。
(1) 数据层信息融合
数据层融合又称像素层融合,处于三层融合级别中最低层次,将采集到的数据不经预处理直接送至融合中心综合分析处理,从融合信息中提取可代表这组数据的特征属性,进行模式识别(数据分类),其优点是信息量大、信息准确(保持了原始数据),但同时具有抗干扰能力差、通信量大、实时性差等缺点,如图 5.2 所示。
数据层融合需要多传感器具有同质性,否则需要进行尺度校准,通常用于图像处理方面的应用,对数据传输带宽、数据配准精度要求较高。
(2) 特征层信息融合
特征层融合将多个传感器采集的未经处理的数据进行特征提取后,再对提取的特征信息进行融合。在信息特征提取的过程中,实质上是对信息充分统计的过程,实现了一定程度上的信息压缩,降低了内存开销,便于实时处理。如图 5.3 所示。
特征层信息融合具体又可分为目标状态信息融合、目标特征信息融合。目标特征信息融合简单来说就是模式识别(数据分类)问题,多传感器信息经过特征提取后相比于单一的传感器增大了特征值的空间维数,常用的融合算法有特征压缩和聚类算法、神经网络、K 阶最近邻法等。特征层融合是三层融合中发展最为成熟的,目前大部分 C3I 应用系统的研究都是在特征层融合上开展的。
(3) 决策层信息融合
决策层融合是最顶层信息融合,包括目标识别、态势评估、威胁评估,是在各个传感器已经做出决策的基础上进行融合,从而进行最终判决,如图 5.4 所示。
决策层融合的优点在于数据处理量较小,灵活性高,抗干扰能力强,融合中心处理代价低,同时,由于已经对数据作了抽象处理,无需要求传感器是否是同质。目前应用于该层融合的算法主要包括贝叶斯理论、D-S 证据理论、专家系统方法及模糊集理论等。但由于环境和目标的实变动态特性、先验知识获取较为困难等,决策层信息融合的技术有待进一步发展。 综上所述,各层级信息融合特性比较如图 5.5 所示。
《来源科技文献,经本人分析整理,以及技术会友,广交天下朋友》
多传感器设计:9个基于多传感器的经典应用方案设计  第2张

多传感器设计:当今车辆设计核心:多传感器融合

多传感器融合为当今车辆设计要角

TrendForce集邦咨询旗下拓墣产业研究院认为,多传感器融合是ADAS与ADS系统发展核心之一,依靠单一传感器的主动安全方案将逐渐减少,目前传感器以镜头、毫米波雷达与超音波雷达互相搭配为主,光达则应用于自驾商用车或无人车居多。

因无完美传感器能进行完整的环境扫描,使得多传感器融合的重要性提升,透过多传感器数据消除个别传感器的错误输入。

图:3种融合方式

Source:W. Elmenreich.;拓墣产业研究院整理,2021/01

此外,冗余概念下,需透过不同传感器擅长的侦测能力,相互验证下产生可靠度最高的结果,并在单一传感器无作用时,仍能维持基本运作,避免驾驶与其他用路人受伤。

数据融合无标准方式,算法是其重点

当传感器数量与类型越来越多时,如何将这些异质感测器进行时间与空间同步、耗能、散热、算法等的挑战多且复杂。多传感器融合的方式目前并无标准,各车厂作法皆不同,厂商侧重的感测技术或擅长处理之数据、用于前装或后装市场等,都会影响使用的融合方式与架构。

在多传感器融合过程中,核心算法仍扮演最重要角色,也是车厂急于发展的部分,因此AI Deep Learning厂商在这波自驾车感知融合发展中将具有优势。

前融合与集中化架构使车厂主导性增加

因车辆传感器数量不断增多,在传感器端进行感知计算后再将辨识结果传送到后端处理器进行融合的后融合方式,逐渐被前融合取代,前融合优势是能对环境进行完整描述后,透过唯一一套算法给出决策。

该发展与车辆走向集中化架构发展有关,传统车辆中,高达上百个ECU的分散式架构在传感器增多后将过于复杂,加上车厂希望自行开发自动驾驶的核心算法,因此逐步走向集中化架构。

对想自主开发软件的车厂,Tier 1能提供的是硬件整合,对Tier 1而言将降低价值,但对无法自主开发算法的车厂来说,则会比过往更加依赖Tier 1提供的软硬件整合方案,而朝向两极化发展。

Source:拓墣产业研究院

封面图片来源:拍信

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