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。它使感測器資訊依據概率原則進行組合，測量不確定性以條件概率表示，當感測器組的觀測座標一致時，可以直接對感測器的資料進行融合，但大多數情況下，感測器測量資料要以間接方式採用貝葉斯估計進行資料融合。
多貝葉斯估計將每乙個感測器作為乙個貝葉斯估計，將各個單獨物體的關聯概率分布合成乙個聯合的後驗的概率分布函式，通過使用聯合分布函式的似然函式為最小，提供多感測器資訊的最終融合值，融合資訊與環境的乙個先驗模型提供整個環境的乙個特徵描述。
ds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
多感測器融合
2018年，l3等級的自動駕駛汽車陸續出現在市場上。奧迪的第一款l3自動駕駛汽車奧迪a8旗艦轎車，也是全球首款達到l3級別的自動駕駛量產車。以自動駕駛功能在高速公路上行駛，時速為60km h或者更低。駕駛員無需時刻監控駕駛環境。在當時，奧迪a8為何這麼牛？它是如何達到l3水平的呢？豐富的感測器功不可...
多感測器資料融合原理
多感測器資料融合原理 多感測器資料融合技術的基本原理就像人腦綜合處理資訊一樣，充分利用多個感測器資源，通過對多感測器及其觀測資訊的合理支配和使用，把多感測器在空間或時間上冗餘或互補資訊依據某種準則來進行組合，以獲得被測物件的一致性解釋或描述。具體地說，多感測器資料融合原理如下 1 n個不同型別的感測...
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...