多傳感器

數(shù)據(jù)融合技術(shù)

引言基本原理、融合過程及關(guān)鍵技術(shù)數(shù)據(jù)融合系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)及功能模型數(shù)據(jù)融合方法研究方向和存在問題2021/5/911、引言1.1國內(nèi)外研究現(xiàn)狀數(shù)據(jù)融合從20世紀70年代末被提出，“數(shù)據(jù)融合”出現(xiàn)于20世紀70年代，源于軍事領(lǐng)域的C3I(command，control，communicationandintelligence)系統(tǒng)的需要，當(dāng)時稱為多源相關(guān)、多傳感器混合數(shù)據(jù)融合，并于80年代建立其技術(shù)。美國是數(shù)據(jù)融合技術(shù)起步最早的國家，1983年，美國國防高級研究計劃局(DARPA)推出的戰(zhàn)略計算機計劃中，將多傳感器數(shù)據(jù)融合列為重大研究課題。

1984年，美國國防部(DOD)成立了數(shù)據(jù)融合專家組(DFS—DataFusionSubana1)

，負責(zé)指導(dǎo)、組織并協(xié)調(diào)有關(guān)這一國防關(guān)鍵技術(shù)的系統(tǒng)研究，1988年又將其列入國防部22項關(guān)鍵技術(shù)之一。

2021/5/92

同時其它西方發(fā)達國家和國際組織(如英、日、德、法及歐共體等)也積極開展了數(shù)據(jù)融合技術(shù)研究工作。1986年開始，每年IEEE主辦的“機器人與自動化”(RoboticsandAutomation)學(xué)術(shù)會議上都有專門關(guān)于數(shù)據(jù)融合的專題。各種學(xué)術(shù)刊物也紛紛開辟專欄和出版專集，交流和探討數(shù)據(jù)融合的有關(guān)問題。

1987年歐洲共同體開始為期5年的SKIDS

(SignalandKnowledgeIntegrationwithDecisionalControlforMulti—sensorySystem)計劃，主要目標是研究多傳感器數(shù)據(jù)融合的通用結(jié)構(gòu)及實時信息融合技術(shù)等。

1998年成立了國際信息融合學(xué)會(ISIF)

，每年舉行一次信息融合國際學(xué)術(shù)會議。促進了信息融合技術(shù)的交流與發(fā)展，相繼取得了一些有重要影響的研究成果。2021/5/93

和國外相比，我國在數(shù)據(jù)融合領(lǐng)域的研究起步較晚。1991年海灣戰(zhàn)爭結(jié)束以后，數(shù)據(jù)融合技術(shù)引起國內(nèi)有關(guān)單位和專家的高度重視。一些高校和科研院所相繼對數(shù)據(jù)融合的理論、系統(tǒng)框架和融合算法開展了大量研究，但基本上處于理論研究的層次上，在工程化、實用化方面尚未取得有成效的突破，有許多關(guān)鍵技術(shù)問題尚待解決，在工程應(yīng)用領(lǐng)域，需要開發(fā)出有重要應(yīng)用價值的實用系統(tǒng)。近年來數(shù)據(jù)融合技術(shù)已形成研究熱點，國家自然科學(xué)基金和國家863計劃已將其列入重點支持項目。2021/5/941.2定義數(shù)據(jù)融合，是多元信息綜合處理的一項新技術(shù),它有多種譯名,如多傳感器相關(guān)、多源相關(guān)、多傳感器融合、信息融合等。數(shù)據(jù)融合比較確切的定義可概括為:

充分利用不同的時間和空間的多傳感器信息資源,采用計算機技術(shù)對按時序獲得的多傳感器觀測信息在一定的準則下加以自動分析、綜合、支配和使用,獲得被測對象的一致性解釋與描述,以完成所需的決策和估計任務(wù),使系統(tǒng)獲得比它的各個組成部分更優(yōu)越的性能。2021/5/951.3內(nèi)容數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián):確定從多傳感器來的數(shù)據(jù)是否反映同一個目標。多傳感器ID/軌跡估計:假設(shè)從多源來的報告反映的是同一目標,對這些數(shù)據(jù)進行綜合以改進對該目標的估計,或是改進對整個當(dāng)前/未來情況的估計。采集管理:給定傳感器環(huán)境的一種認識狀態(tài),通過分配多個信息捕獲和處理源,以最大限度地發(fā)揮其性能,從而使其操作成本降到最低。簡言之,傳感器的數(shù)據(jù)融合功能主要包括多傳感器的目標探測、數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)、跟蹤與識別、情況評估和預(yù)測。2021/5/961.4特點生存能力強；擴展了空間覆蓋范圍；擴展了時間的覆蓋范圍；提高了可信度；降低了信息的模糊度；改進了探測性能；提高了空間分辨率；增加了測量維數(shù)；2021/5/972、基本原理、融合過程及關(guān)鍵技術(shù)2.1基本原理多傳感器數(shù)據(jù)融合就像人腦綜合處理信息一樣,其基本原理就是充分利用多傳感器資源，通過對這些傳感器及觀測信息的合理支配和使用，把多傳感器在空間或時間上的冗余或互補信息依據(jù)某種準則進行組合，以獲得被測對象的一致性解釋或描述。數(shù)據(jù)融合的目的是通過數(shù)據(jù)信息組合而不是出現(xiàn)在輸入數(shù)據(jù)中的任何個別信息，推導(dǎo)出更多的信息，得到最佳協(xié)同作用的結(jié)果。也就是利用多個傳感器共同或聯(lián)合操作的優(yōu)勢，提高傳感器系統(tǒng)的有效性，消除單個或少量傳感器的局限性。在多傳感器數(shù)據(jù)融合系統(tǒng)中，各種傳感器的數(shù)據(jù)可以具有不同的特征，可能是實時的或非實時的、模糊的或確定的、互相支持的或互補的，也可能是互相矛盾或競爭的。2021/5/982.2融合過程數(shù)據(jù)融合過程主要包括多傳感器(信號獲取)、數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)融合中心(特征提取、數(shù)據(jù)融合計算)和結(jié)果輸出等環(huán)節(jié),其過程如下圖所示。2021/5/992.3關(guān)鍵技術(shù)

數(shù)據(jù)融合的關(guān)鍵技術(shù)主要是數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)相關(guān)、態(tài)勢數(shù)據(jù)庫和融合計算等,其中融合計算是多傳感器數(shù)據(jù)融合系統(tǒng)的核心技術(shù)。①對多傳感器的相關(guān)觀測結(jié)果進行驗證、分析、補充、取舍、修改和狀態(tài)跟蹤估計。②對新發(fā)現(xiàn)的不相關(guān)觀測結(jié)果進行分析和綜合。③生成綜合態(tài)勢,并實時地根據(jù)多傳感器觀測結(jié)果通過數(shù)據(jù)融合計算,對綜合態(tài)勢進行修改。2021/5/9103、數(shù)據(jù)融合系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)及功能模型3.1結(jié)構(gòu)2021/5/9112021/5/9123.2功能模型2021/5/9134、數(shù)據(jù)融合方法表1各種融合方法的比較融合方法運行環(huán)境信息類型信息表示不確定性融合技術(shù)適用范圍加權(quán)平均動態(tài)冗余原始讀數(shù)值加權(quán)平均低層數(shù)據(jù)融合卡爾曼濾波動態(tài)冗余概率分布高斯噪聲系統(tǒng)模型濾波低層數(shù)據(jù)融合貝葉斯估計靜態(tài)冗余概率分布高斯噪聲貝葉斯估計高層數(shù)據(jù)融合統(tǒng)計決策理論靜態(tài)冗余概率分布累加噪聲極值決策高層數(shù)據(jù)融合證據(jù)推理靜態(tài)冗余互補命題邏輯推理高層數(shù)據(jù)融合模糊推理靜態(tài)冗余互補命題隸屬度邏輯推理高層數(shù)據(jù)融合神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)動、靜態(tài)冗余互補神經(jīng)元輸入學(xué)習(xí)誤差神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)低P高層產(chǎn)生式規(guī)則靜態(tài)冗余互補命題置信因子邏輯推理高層數(shù)據(jù)融合2021/5/9144.1綜合平均法該方法是把來自多個傳感器的眾多數(shù)據(jù)進行綜合平均。它適宜于用同樣的傳感器檢測同一個檢測目標。如果對一個檢測目標進行了k次檢測,其平均值

Wi

為分配給第i次檢測的權(quán)數(shù)。2021/5/9154.2貝葉斯估計法貝葉斯推理技術(shù)主要用來進行決策層融合，它是通過先驗信息和樣本信息合成為后驗分布，對檢測目標作出推斷。

2021/5/9164.2D-S(Dempster-Shafer)證據(jù)推理法是貝葉斯推理的擴充,其3個基本要點是:基本概率賦值函數(shù)mi

、信任函數(shù)Beli

和似然函數(shù)Plsi

。D-S方法的推理結(jié)構(gòu)是自下而上的,分3級,推理結(jié)構(gòu)如圖5所示2021/5/9174.3模糊邏輯法針對數(shù)據(jù)融合中所檢測的目標特征具有某種模糊性的現(xiàn)象,有人利用模糊邏輯方法來對檢測目標進行識別和分類。建立標準檢測目標和待識別檢測目標的模糊子集是此方法的研究基礎(chǔ)。但模糊子集的建立,需要有各種各樣的標準檢測目標,同時又必須建立合適的隸屬函數(shù)。而確定隸屬函數(shù)比較麻煩,目前還沒有規(guī)范的方法可遵循。又由于標準檢測目標子集的建立受到各種條件的限制,往往誤差較大。2021/5/918

4.4神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法一個人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(AN)由多層處理單元或節(jié)點組成,可以用各種方法互聯(lián)，圖6表示一個具有3層節(jié)點的AN,輸入向量是與目標有關(guān)的測量參數(shù)集,輸入的數(shù)據(jù)向量經(jīng)過AN非線性變換,得到一個輸出向量,輸出向量可能是目標身份。這樣一種變換能夠產(chǎn)生從數(shù)據(jù)到標識分類的映射,也就把多傳感器的數(shù)據(jù)變換為一個實體的聯(lián)合標識,這是一種特有的并行學(xué)習(xí)方式,完全不同于傳統(tǒng)的基于統(tǒng)計理論的數(shù)據(jù)融合法。2021/5/9192021/5/9205、應(yīng)用應(yīng)用領(lǐng)域：隨著多傳感器數(shù)據(jù)融合技術(shù)的發(fā)展,應(yīng)用的領(lǐng)域也在不斷擴大,多傳感器融合技術(shù)已成功地應(yīng)用于眾多的研究領(lǐng)域。5.1、C3I5.2、飛行目標跟蹤5.3、機器人5.4、星球車

5.5、工業(yè)過程監(jiān)控

5.6、遙感圖像融合處理

5.7、公共安全

5.8、環(huán)境污染監(jiān)測

5.9、智能交通

5.10、無人駕駛汽車

5.11、農(nóng)業(yè)

5.12、物聯(lián)網(wǎng)2021/5/9212021/5/9225.1、多傳感器數(shù)據(jù)融合技術(shù)在“C3I”系統(tǒng)中的應(yīng)用“C3I”就是指揮自動化技術(shù)系統(tǒng)，是用電子計算機將指揮（command）、控制（control）、通信（communication）和情報（intelligence）各分系統(tǒng)緊密聯(lián)在一起的綜合系統(tǒng)。2021/5/9232021/5/9242021/5/925預(yù)處理器：對同類傳感器的數(shù)據(jù)進行融合；時間和空間配準：為多傳感器提供統(tǒng)一參照；信息融合處理器：將測量參數(shù)進行合并，提高目標的分類及態(tài)勢估計的準確性；態(tài)勢數(shù)據(jù)庫：存儲實時或歷史態(tài)勢數(shù)據(jù)；控制計算機：對目標分類、進行態(tài)勢估計，并對信息源的使用進行協(xié)調(diào)；顯示與控制：顯示融合與評估的結(jié)果。2021/5/9265.2、飛行目標跟蹤2021/5/927虛擬戰(zhàn)場科索沃虛擬戰(zhàn)場戰(zhàn)場監(jiān)測士兵機器人2021/5/928慣性導(dǎo)航慣性導(dǎo)航系統(tǒng)是利用慣性元件來感測航行體的運動加速度，經(jīng)過積分計算，從而解算出導(dǎo)航參數(shù)來確定航行體的位置。慣性導(dǎo)航系統(tǒng)可以連續(xù)給出載體的航向、姿態(tài)、速度、位置等導(dǎo)航參數(shù)。具有隱蔽性好、抗干擾性強、能全天候工作等優(yōu)點，但其導(dǎo)航需要一段對準時間，存在“漂移”現(xiàn)象，誤差隨時間積累，長時間工作會產(chǎn)生較大的積累誤差星圖導(dǎo)航天文導(dǎo)航系統(tǒng)的航向精度在現(xiàn)有導(dǎo)航設(shè)備中是最高的，可為武器系統(tǒng)提供精確的位置、航向和姿態(tài)信息2021/5/9295.3機器人傳感器包括：攝像機、聲納、陀螺儀、激光測距等pioneer、月球車、六足機器人（俄羅斯）、火星探測車、制造業(yè)機器人、服務(wù)機器人、導(dǎo)游機器人、機械手、Robotcup、路徑規(guī)劃2021/5/930機器人舞蹈qiro機器人20個機器人Nao在上海世博會法國館完美演出了長達10分鐘的全自主集體舞蹈表演，創(chuàng)造了類人機器人歷史性一幕，這也是世界上第一次大規(guī)模機器人同時跳“集體舞”。機器人Nao的表演分三個音樂片段，其中包括法國作曲家莫里斯拉威爾的著名交響作品Bolero，完美展示了Nao完成穩(wěn)定、靈活并有節(jié)奏的動作的能力。這也是機器人史上第一次在藝術(shù)領(lǐng)域達到飽含情感并與觀眾產(chǎn)生共鳴的高度。由類人機器人領(lǐng)域的世界頂尖公司AldebaranRobotics研發(fā)2021/5/9315.4、星球車勇氣號火星車好奇號火星車2021/5/9325.5、工業(yè)過程監(jiān)控識別引起系統(tǒng)狀況超出正常運行范圍的故障條件→觸發(fā)報警器石油勘探火力發(fā)電（發(fā)電機組監(jiān)控）轉(zhuǎn)爐煉鋼（溫度和含碳量）核反應(yīng)堆2021/5/9335.6、遙感圖像融合處理主要對地面目標或?qū)嶓w進行監(jiān)視、識別與定位，使用的傳感器主要為合成孔徑雷達，在多源圖像進行融合時，要利用像素級配準通過高空間分辨率全色圖像和低光譜分辨率圖像的融合，得到高空間分辨率和高光譜分辨率的圖像，融合多波段和多時段的遙感圖像來提高分類的準確性。采用合成孔徑雷達、衛(wèi)星遙感等對地面進行監(jiān)視，以識別地貌、氣象模式、礦產(chǎn)、植物生長（農(nóng)作物種植面積和產(chǎn)量預(yù)測）、環(huán)境條件（省氣象局-火災(zāi)）和威脅狀況（原油泄漏、輻射泄漏等）→對物理現(xiàn)象、事件進行定位、識別和解釋。2021/5/9342021/5/9355.7、公共安全毒品檢測氣敏、紅外、微波火災(zāi)監(jiān)測煙霧傳感器、二氧化碳傳感器瓦斯監(jiān)測遠程醫(yī)療

X射線、核磁共振、超聲波→腫瘤定位智能材料飛機機翼（有限元分析→表面應(yīng)力計算）微機械手（壓電陶瓷制備→溫度發(fā)生形變：溫度控制）剎車系統(tǒng)2021/5/9365.8、環(huán)境污染監(jiān)測環(huán)境污染現(xiàn)狀大氣污染監(jiān)測環(huán)境水污染監(jiān)測檢測指標水質(zhì)建模、水質(zhì)綜合評判汽車尾氣排放檢測2021/5/9372021/5/9385.9、智能交通空中交通：空中交通管制系統(tǒng)在雷達網(wǎng)的監(jiān)視、引導(dǎo)和管理下進行工作，多雷達融合，通過二次雷達識別各種類型的飛機、確定民航機航班號、飛行狀態(tài)，且與一次雷達進行配對導(dǎo)航設(shè)備：監(jiān)視和控制設(shè)備：修正航線偏離、防止飛機相撞，并調(diào)度飛機流量；通信設(shè)備、調(diào)度人員城市交通：攝像、航拍、地感線圈、微波、雷達、地磁傳感器、視頻、FCD軌道交通2021/5/9392021/5/940車路協(xié)同車路協(xié)同系統(tǒng)主要包含智能車輛、車車通信（VehicletoVehicle,V2V）、車路通信（VehicletoInfrastructure,V2I）、車路協(xié)同控制和微觀仿真等，它顯著提高道路基礎(chǔ)設(shè)施的使用效率道路，大大降低交通事故、延誤和環(huán)境污染CVIS展望圖2021/5/9412021/5/9425.10、無人駕駛汽車法國公司INRIA花費十年心血，于2009年5月研制出無人駕駛汽車Cycab自動駕駛（GPS定位誤差小于1米）德國大眾中國自主車大賽2021/5/9432021/5/944

通過慣性傳感器、數(shù)字地圖和差分全球定位系統(tǒng)，確定汽車行使的地理位置和方向。通過立體圖像傳感器辨識、跟蹤汽車行使路面邊緣以及路面的幾何形狀。通過激光探測器和雷達，完成汽車行駛過程中路況和前方障礙物等信息的檢測。將各個傳感器輸出的信號通過卡爾曼濾波進行數(shù)據(jù)融合，識別汽車行駛路面情況，通過控制機構(gòu)實現(xiàn)汽車無人駕駛。2021/5/945國防科技大學(xué)自主研制的紅旗HQ3無人車7月14日首次完成了從長沙到武漢286公里的高速全程無人駕駛實驗，創(chuàng)造了我國自主研制的無人車在復(fù)雜交通狀況下自主駕駛的新紀錄，標志著我國無人車在復(fù)雜環(huán)境識別、智能行為決策和控制等方面實現(xiàn)了新的技術(shù)突破，達到世界先進水平實驗中，無人車自主超車67次，途遇復(fù)雜天氣，部分路段有霧，在咸寧還遭逢降雨一輛高速行駛的汽車上，“司機”不扶方向盤還不時扭頭跟車上其他人聊天，全然不看前方的路……當(dāng)這樣一輛車從你身邊駛過，你肯定會大吃一驚，不敢相信自己眼睛。然而，這一幕7月14日從長沙到武漢的高速公路上已經(jīng)真實上演2021/5/9462021/5/9475.11、農(nóng)業(yè)食品檢測農(nóng)作物農(nóng)藥殘留量檢測酶抑制法→通過光譜分析→確定有害物質(zhì)水產(chǎn)養(yǎng)殖分揀系統(tǒng)2021/5/948精準農(nóng)業(yè)無土栽培2021/5/9495.11、物聯(lián)網(wǎng)物聯(lián)網(wǎng)（The