富感測器資料融合與綜合決策
現在人工智慧越來越火了，不過現在大多數的人工智慧應用場景是單一命題的線性應用。而實際生活卻充滿了高度的非線性和複雜性。與此同時在物聯網提出十多年的今天依然沒有與火熱的人工智慧、大資料發生更多的交集。這可能更多地源自我們思維的禁錮，而事實上這其中蘊含著豐富的理論和實踐創新機會！
以上的例子還只是最簡單的應用，如果在此基礎上結合生活常識與習慣，推理規則，安全性判定、綜合決策等智慧型手段，相信它可以優化不少我們的生活細節。到那時富感測器將能更多地發揮它的整合優勢，是我們的生活更加便捷、舒適、愜意，而不是現在的狀況——總有些格澀。
感測器與感測器融合
在乙個無法預知全部資訊的多變環境中，對於移動機械人而言利用感測器實時識別當前環境是最為重要的一環。對於乙個生物而言，視覺能夠提供豐富的資訊並利用這些資訊來導航 計畫 決策。相同的對於移動機械人而言，視覺也是基本的標配感測器。隨著影象處理技術的發展，這種情況尤其明顯。影象處理技術有助於從靜止或移動的攝...
感測器資料融合
感測器 攝像頭，公釐波雷達 主控ecu 雷達 攝像頭感測器將探測到的目標，車道線，攝像頭狀態資訊，以及攝像頭安裝位置資訊給到雷達 攝像頭 單目，處理車道線資訊，探測與跟蹤目標，並估計目標狀態 融合演算法利用攝像頭與雷達的目標資訊作為輸入 主要是用雷達的dx，攝像頭的 l和 r，dy,vy 雷達感測器...
多感測器資料融合
隨機類 加權平均 卡爾曼濾波 多貝葉斯估計 ds證據理論 產生式規則 人工智慧類 模糊邏輯理論 神經網路 粗集理論 專家系統 隨機類方法 加權平均 卡爾曼濾波 貝葉斯估計 基於貝葉斯估計的資料融合方法及應用 貝葉斯估計為資料融合提供了一種手段，是融合靜環境中多感測器高層資訊的常用方法。它使感測器資訊...