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  • 多传感器数据融合算法通常分为集中式、分布式和混合式三类。如下图: 集中式信息融合算法 各个传感器将观测矩阵送至融合中心,融合中心综合各个传感器的观测数据做出判断,给出 最优的结果。因信息损失小,理论上它...

    多传感器数据融合算法通常分为集中式、分布式和混合式三类。如下图:
    在这里插入图片描述

    集中式信息融合算法

    各个传感器将观测矩阵送至融合中心,融合中心综合各个传感器的观测数据做出判断,给出
    最优的结果。因信息损失小,理论上它可以获得最优的融合性能,但是它对资源(通信带宽、融合合中心的处理能力等)要求较高。
    根据对观测数据的处理方式和观测数据的实时性,集中式融合可分为以下四类:扩维融合、加权融合、同步序贯融合和异步序贯融合。下面通过仿真对前三种融合算法进行分析比较。

    分布式信息融合算法

    和集中式融合算法不同,分布式融合算法不是将每个传感器的观测值送入融合中心,而是局
    部节点先对目标的运动状态作一预测,然后将预测轨迹送入融合中心,和集中式相比,它传输的数据量较少且可靠性和可扩展性较高,成为研究的重点。
    分布式信息融合算法分以下几种:直接式、同步序贯式、异步序贯式、反馈式、分层式。下
    面通过仿真对其中两种算法进行分析比较。

    参考:王永安[1], 何光进[2], 刘毅[2]. 基于卡尔曼滤波的多传感器跟踪融合算法[J]. 船电技术, 2013, 33(2):4-7.

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  • 多传感器数据融合的关键问题是模型设计,数据融合模型主要包括功能、结构和数学模型。根据数据融合功能层次性和信息流通方式及传输形式,把数据融合功能模型分为五级,即检测级、跟踪级、属性级、态势级和威胁级。...
  • 目录第一章 多传感器信息融合概述1.2 多传感器信息融合的基本原理1.2.1 信息融合的基本原理1.2.2 信息融合的级别检测级融合位置级融合目标识别级融合1.数据融合2.特征级融合3.决策级1.4多传感器信息融合技术研究的...

    第一章 多传感器信息融合概述

    1.2 多传感器信息融合的基本原理

    1.2.1 信息融合的基本原理

    信息抽象层次包括检测层、位置层、属性层、势态层和威胁层。

    1.2.2 信息融合的级别

    信息融合的级别可分为5级:检测级融合、位置级融合、属性(目标)级融合、势态评估和威胁评估。(主要是前三个,后俩是军事上的)

    检测级融合

    在信号层中进行融合。在多传感器分布式检测系统中,每个传感器对观测先进行一定的预处理,然后将压缩的信息传送给其他传感器,最后在某一个中心融合心诚全局检测判决。

    有两种信号处理形式:1.硬判决融合,即融合中心处理0,1形式的局部判决。2.软判决融合,中心处理来自局部节点的统计量和置信度。

    分布式信号处理可以分为分布式检测和分布式估计。在分布式检测中,由于传感器进行了预处理,因此相较于集中式检测会有性能损失。通过对传感器信息的最优局部处理和融合可以减小损失。

    位置级融合

    在传感器的测量或估计状态上进行的融合。主要是时空的融合,多应用在跟踪级上,也是最重要的融合。包括了集中式、分布式、混合式和多级式结构。(多应用在对对象的追踪定位上)

    目标识别级融合

    目标识别也称为属性分类或者身份估计。用于对对象的定位,表征和识别。例如对复杂系统设备故障的识别,医学上利用监视器对人的健康状况进行半自动监视等。主要目标识别技术有:模板法、聚类方法、自适应神经网络、基于知识的技术。

    目标识别层的信息融合有三种方法:数据级融合、特征级融合、和决策级融合

    1.数据级融合

    同量级同类别的传感器原始数据直接进行融合。一般涉及到图像画面像素级的融合,例如多源图像复合。

    2.特征级融合

    每个传感器观测目标并完成特征提取以获得特征向量。然后融合这些特征向量获得联合特征向量来产生身份估计。必须要使用关联处理吧特征向量分成有意义的群组。

    3.决策级

    每个传感器都获得独立的身份估计,然后对每个传感器的属性分类进行融合。用于融合身份估计的技术包括表决法、贝叶斯推理、D-S方法、推广的证据理论、模糊集法等。

    1.4多传感器信息融合技术研究的历史与现状

    给出一些参考文献,其中《Information Fusion》是一区期刊,很重要。
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    第二章 状态估计(动态参数估计)基础

    2.1 引言

    问题大概可以分为两步:一是信号检测;
    二是参数估计问题。按照是否随时间变化又可分为静态估计和动态估计。动态估计又称为状态估计。目的是对过去状态进行平滑,对当前状况进行滤波,对未来状况进行预测。

    2.2 线性系统估计——卡尔曼滤波

    外网有篇文章很好How a Kalman filter works, in pictures。这篇文章的翻译还有很多关于如何通俗并尽可能详细的解释卡尔曼滤波的好回答在知乎的这个链接里都能找到。
    注意卡尔曼滤波器需要初始化,常采用二点差分法或三点差分法。

    2.2.3 稳态卡尔曼滤波SSKF

    对于时不变系统并且将其理想化后可对卡尔尔曼滤波进行简化。其中协方差P为常数,卡尔曼增益K可简化为定值矩阵,从而简化计算量。

    2.3 运动模型的稳态滤波器(α-β,α-β-γ滤波器)

    二者是简单且易于实现的常增益滤波方法,但仅适用于匀速或匀加速运动。

    2.4 非线性系统的状态估计

    2.4.1 扩展卡尔曼滤波EKF

    2.4.2 迭代扩展卡尔曼滤波IEKF

    2.4.3 无迹卡尔曼滤波UKF

    2.4.4 粒子滤波算法PF

    第三章 不确定推理方法

    3.1 引言

    不确定性推理包括符号推理和数值推理:前者如认可理论等,其特点是在推理过程中信息损失少,但是计算量大;后者如贝叶斯推理和证据理论,特点是易于实现但是推理过程中有一些信息损失。接下来主要介绍主观贝叶斯推理和D-S证据理论(又称证据理论)这两种不确定推理方法。

    3.2 主观贝叶斯方法、

    3.3 证据理论

    3.3.4 证据理论线模糊集合的推广

    带有不确定性的问题,有时需要把证据理论向模糊集合推广。

    第四章 多传感器信息融合系统功能和结构模型

    信息融合模型可以分为功能模型、结构模型等几个方面来进行研究。

    4.1 信息融合系统的功能模型

    信息融合的级别可分为5级(JDL功能模型):检测级融合、位置级融合、属性(目标)级融合、势态评估和威胁评估(主要是前三个,后俩是军事上的)。功能框图图下图所示。

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    第一级处理是信号融合级的信息融合,也是一个分布检测问题,常根据检测准则形成最优化门限,处理检测和背景杂波统计量,然后再融合中心直接进行分布式恒虚警(CFAR)检测。后结合辅助信息进行预滤波。

    第二级处理融合各传感器所获得的目标的位置和速度信息。

    第三处理是属性信息融合,对目标属性进行识别,得到对目标身份的联合估计。

    总体来看,第一级是信号检测理论的直接发展,第二级和第三级是最重要的两级。除了何友院士提出的5级模型,JDL的4级模型,Hall和Waltz的三级模型外,还有Dasarathy提出的I/O模型,及Bedworth提出的Omnibus处理模型。

    4.2 信息融合系统的结构模型

    有时位置级融合和目标级融合是相关的,并同步处理,有时候大家把他们看做一级。

    4.2.1 检测级融合结构

    分布检测角度来看,检测级融合结构模型有5种:分散式结构、并行式结构、串行结构、树状结构和带反馈并行结构。
    如图4.2,分散式结构分布检测取消了融合节点,实际上每个传感器的局部决策都是最终决策。
    如图4.3,并形结构分布检测在每个传感器局部节点做出局部判决后在检测中心进行融合得到全局决策。这种结构在分布式检测系统中应用较为普遍。
    如图4.4,并行结构分布检测各个局部节点在接收到自己的检测后,由节点S1做出局部判决u1,然后向后通信到节点S2。节点S2将自身检测与上一个局部判断u1结合做出判决u2,以此类推,信息向右传递最后作出判决。
    如图4.5,树状结构中信息传递的流程是从树枝到树根,最后在树根节点融合,做出全局判决。
    如图4.6,带反馈的并形结构类似并行结构,区别在于全局判决之后,将全局判决反馈到各局部传感器作为下一时刻局部决策的输入,可以干山局部节点的判决质量。
    在这里插入图片描述在这里插入图片描述在这里插入图片描述

    4.2.2 位置级融合结构

    位置融合级系统结构主要有:集中式、分布式、混合式和多级式。
    如图4.7,集中式结构将各个传感器的检测报告传递到融合中心(在图示中是后三列框),在那里进行数据对准、滤波、数据互联等操作。优点是信息损失较小但是数据互联较为困难,要求系统具备较强的容量和处理能力,计算负担重。
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    如图4.8,分布式结构的每个传感器把数据进行预处理后送入融合中心(在图示中是多目标跟踪环节),形成全局估计。
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    如图4.9,对于同一平台上不同类型的传感器多模态融合也许是用混合式结构更合适。
    如图4.10,在多及时结构中,各局部节点可以同时是或分别是集中式、分布式或是混合式的融合中心,他们将接收处理来自多个传感器的数据,系统的融合节点要对各局部融合皆甜传来的航迹数据进行关联和融合。
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    4.2.3 目标识别融合结构

    目标识别(属性)数据融合主要有三类:决策层属性融合、特征层属性融合、数据层属性融合。

    Dasarathy将传统的数据层、特征层和决策层融合进一步细分为“数据入-数据出(DADAO)”、“数据入特征出(DAI-FEO)”、“特征入特征出(FEL-FEO)”、“特征入决策出(FE-DEO)"和“决策入决策出(DEI-DEO)”五级。该方法可用于构建灵活的信息融合系统结构,对于实际的应用研究有指导意义。

    如图4.11,决策层属性融合结构中每个传感器需要完成一个独立的属性判决,然后顺序融合每个传感器的属性判决结果。
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    如图4.12所示,特征层属性融合的每个传感器对目标进行观测后,进行特征提取环节,通过融合这些特征向量后,基于联合特征向量做出属性判决。
    如图4.13所示,数据集融合将相同或者同类的传感器数据进行融合。例如都是视觉类传感器,并且要对于相同的目标或客体进行。

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    数据级融合、特征级融合和决策级融合层次的比较。
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  • 在一台机器人中不可避免地会具有很种传感器(雷达,视觉,深度...);在机器人的导航中对这些... 今天我们就从不同传感器的融合方面来讲,使用ROS中的TF以及消息体系,实现传感器数据的初步融合,并生成局部代价...

        在一台机器人中不可避免地会具有很多种传感器(雷达,视觉,深度...);在机器人的导航中对这些传感器的融合,并形成完整的导航策略是很关键的。对于一台室内/室外机器人来讲,传感器的融合主要分为两个方面:

    1. 融合定位,使用GPS/IMU/里程计/视觉/雷达等传感器的数据确定机器人的位置和姿态。
    2. 融合导航,在机器人的定位确定的前提下,使用雷达/声呐/图像/深度等数据对机器人进行融合避障。

        今天我们就从不同传感器的融合方面来讲,使用ROS中的TF以及消息体系,实现传感器数据的初步融合,并生成局部代价地图(costmap)。

    1. 传感器的数据类型以及依赖坐标

        机器人上常见的导航类传感器分为激光雷达,视觉传感器,深度传感器,超声传感器等。

    1.1 激光雷达

        激光雷达是机器人中最为常用的传感器之一,在ROS系统中,激光雷达的数据一般以sensor_msgs/LaserScan格式的消息进行传递,LaserScan消息的内容如下:

        其中Header代表了一帧雷达数据的基本的信息,包括它是第几帧(seq),它的发布时间(stamp),它是基于哪个坐标系发布的(frame_id)。而下面的参数就代表了雷达的数据与配置。我们可以用下面的图来阐述:

        

        雷达的信号输出为一串数据这串数据包含了ranges(扫描距离数据集)以及intensities(扫描强度数据集)。他们形成了一个以雷达为坐标系极坐标数组

    1.2 深度传感器数据

        深度传感器数据一般的输出形式一般比较多样化,不过比较常用的方式有两种:1)点云数据PointCloud/PointCloud2  2)自定义数据格式。

    1.2.1 点云数据(PointCloud/PointCloud2)

        点云数据一共有两类,其中PointCloud(简称pcl)是非压缩点云,可读性较好但是运行性能较差;PointCloud2是压缩点云,可读性一般但是运行效率高。

        关于pcl可以参考下面的网站:https://pointclouds.org/

        pcl的一帧数据结构如下图:

        

        图片里的Header跟雷达的一样,在此不再赘述,而points和channels则代表着点云中每一个点的数据。

        

        Points是一个数组,其中包含了成百上千个点,这些点按照其自身坐标值分布在整个空间,形成了紧贴障碍物的“云”,这也是点云叫法的由来。而点云的channel信息包含了云中每一个“点”的属性。下面的图就是一幅标准点云图像,点的位置就与Point对应,点的channel就对应了其颜色。

        关于pcl2的转化及读取参考:https://blog.csdn.net/z824074989y/article/details/95639499

    1.2.2 自定义数据格式

        其实深度数据也可以等效为立体的雷达扫描数据,传统的雷达执行的是二维扫描,而深度传感器扫描的是三维场景。例如一个320x240的深度传感器,它获取深度信息的方式如下:

        

        所以我们可以用多种形式对传感器的数据进行表征,例如最简单的sensor_msgs/LaserEcho

        我们就可以构建长度为320*240的Echo序列,通过对Echo进行解析,就可以获取到深度数据了。

    1.3 反射类传感器(如超声波,红外等)

        反射类传感器的类型有很多,但是基本原理很简答。反射类传感器输出的数据仅有一个数值。

        想要分析反射传感器,首先需要对传感器的位姿进行获取。获取位姿结合传感器的反射距离,就能够对障碍物进行单点分析,实际上在一个传感器中,我们获取到的是四个参数:

        

    2. 传感器的数据融合及代价地图(Costmap)

        Costmap是一类“附着于”机器人的地图,它时刻以机器人为坐标原点,以黑白栅格地图代表机器人周边的导航环境。机器人可以通过costmap获取对周边的地形状态的全方位感知。

        costmap有两种,一种是二维costmap,其类型为:sensor_msgs/OccupancyGrid 另一种是三维costmap(pcl2类型);一般在平面导航上较常用的是二维costmap,三维地图一般用于无人机。

    2.1 传感器之间的TF坐标系变换

    2.1.1基,坐标变换与极坐标变换

        我们之前说到了激光雷达的数据变换,在雷达层面我们获取到了以雷达为原点的极坐标系。但是在机器人坐标系中,所有的坐标都依赖机器人的中心为基。就类似于下图所述的问题,在我们知道x,y,θ以及l的前提下,如果计算障碍相对机器人中心的距离就很重要。

        好在ROS中有内置的坐标系转换函数:tf.lookuptransfrom;它的使用方法如下:

    1.     构建一个transformListener对象:listener=tf.TransformListener()
    2. (trans,rot)=listener.lookupTransform(parent,child, rospy.Time(0)) 其中,parent,child分别为父坐标系以及子坐标系。第三个参数代表时间前推阈值,设置为0即可。
    3. 以上获得的trans是一个三变量矩阵,分别代表x,y,z坐标,而rot代表四元数的旋转角度。如果我们想将这个值转化为二维平面角度,则需要使用四元数向欧拉角的变换:roll,pitch,yaw=tf.transformations.euler_from_quaternion(rot)其中的yaw即为z轴转角。

    2.1.2 雷达回波点处理

        在1.1.2小节我们介绍了激光雷达回波点的描述,雷达的回波一般以距离数组(ranges)的形式回传,但是在实际使用中,我们期待的是每一个障碍点相对于机器人中心的x,y数值(平面直角坐标系)。那么此时我们就需要极坐标向直角坐标的变换。

        所以相对雷达坐标系,有:

        x=ranges[index]\cdot cos([index]\cdot angle_increment-angle_min)

        y=ranges[index]\cdot sin([index]\cdot angle_increment-angle_min)

        接下来,使用机器人中心坐标系与雷达坐标系之间的坐标变换,就可以将雷达回波点转化为相对于机器人中心坐标系平面直角坐标。

        

    2.2 构建空白costmap

        平面costmap的类型一般为nav_msgs/OccupancyGrid,定义如下:

        这个消息的Header同样是标准的消息头,但是其中的frame_id是比较重要的,因为我们构建的costmap基于机器人传感器,所以它的坐标系也要以机器人为中心,即frame_id要配置为机器人的中心坐标系(一般为base_link)

        机器人地图的origin代表了地图左下角,也就是第0个像素的实际坐标。值得注意的是,在ROS中的地图像素扫描方向是从左下角向右上角扫描的。resolution表示地图上一个像素宽度代表实际的距离(通常为0.05,代表一个像素代表5cm*5cm)

        costmap的本质是栅格地图,其示意图如下:

        在机器人costmap的构建中,costmap需要按照一定频率(通常对应最低频传感器的发布频率)定频发布,保证其frame_id始终对应机器人,合理配置origin,保证机器人本体在地图中心即可。

    2.3 生成栅格地图以及发布

        光构建一个空白地图是没有用的,我们需要基于各个传感器的实际数据在costmap上进行障碍栅格生成。这其中大致包含以下几个步骤:

    1. 扫描激光雷达的传感器数据,在激光雷达的回波点处生成障碍栅格(注意坐标和比例变换)
    2. 获取深度传感器数据,映射为平面数据集,基于平面数据集生成障碍栅格
    3. 获取各种单点传感器数据,基于坐标变换生成障碍栅格
    4. 依照机器人半径以及提前配置好的相关文件,对栅格地图进行膨胀处理,膨胀处理依赖OpenCV,详见:https://docs.opencv.org/3.3.0/index.html
    5. 构建类型为OccupancyGrid型消息,并循环发布

     

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  • 1、MISF - Multi-sensor ...在多传感器信息融合中,按其在融合系统中信息处理的抽象程度可分为三个层次:数据级融合、特征级融合和决策级融合; 1)数据级融合: —— 也称为像素级融合,属于底层数据融合;将多个传

    1、MISF - Multi-sensor Information Fusion 基础解析

    1.1 基本概念

    利用计算机技术将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,以完成所需的决策和估计而进行的信息处理过程;多传感器信息融合是用于包含处于不同位置的多个或者多种传感器的信息处理技术;

    1.2 融合层次(级别)

    在多传感器信息融合中,按其在融合系统中信息处理的抽象程度可分为三个层次:数据级融合、特征级融合和决策级融合;

    1)数据级融合:

    —— 也称为像素级融合,属于底层数据融合;将多个传感器的原始观测数据(raw data)直接进行融合,然后再从融合数据中提取特征向量进行判断识别;

    —— 数据级融合要求多个传感器是同质的(传感器观测的是同一物理量),否则需要进行尺度校准。

    —— 数据级融合不存在数据丢失的问题,得到的结果也作为准确;但是计算量大,对系统通信带宽要求较高;

    在这里插入图片描述
    图1. 多传感器数据级融合基本原理示意图

    2)特征级融合

    属于中间层次级融合,先从每个传感器提供的原始观测数据中提取代表性的特征,再把这些特征融合成单一的特征向量;其中选择合适的特征进行融合是关键;特征信息包括边缘、方向、速度、形状等。

    特征层融合可划分为两大类:目标状态融合、目标特性融合。

    目标状态融合:主要应用于多传感器的目标跟踪领域;融合系统首先对传感器数据进行预处理以完成数据配准,在数据配准之后,融合处理主要实现参数关联和状态估计。

    目标特性融合:就是特征层联合识别,它的实质就是模式识别问题;在融合前必须先对特征进行关联处理,再对特征矢量分类成有意义的组合;

    在融合的三个层次中,特征层融合技术发展较为完善,并且由于在特征层已建立了一整套的行之有效的特征关联技术,可以保证融合信息的一致性;此级别融合对计算量和通信带宽要求相对降低,但由于部分数据的舍弃使其准确性也有所下降。
    在这里插入图片描述

    图2. 多传感器特征级融合基本原理示意图

    3)决策级融合

    —— 属于高层次级融合,是对数据高层次级的抽象,输出是一个联合决策结果,在理论上这个联合决策应比任何单传感器决策更精确或更明确;

    —— 决策层融合在信息处理方面具有很高的灵活性,系统对信息传输带宽要求很低,能有效地融合反映环境或目标各个侧面的不同类型信息,而且可以处理非同步信息;

    —— 由于环境和目标的时变动态特性、先验知识获取的困难、知识库的巨量特性、面向对象的系统设计要求等,决策层融合理论与技术的发展仍受到一定的限制;

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    图3. 多传感器决策级融合基本原理示意图

    1.3 体系结构

    根据对原始数据处理方法的不同,多传感器信息融合系统的体系结构可分为三种:集中式、分布式和混合式。

    1)集中式 — 将各传感器获得的原始数据直接送到中央处理器进行融合处理,可以实现实时融合;

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    图4. 集中式体系结构示意图

    优点:

    a、结构简单,其数据处理的精度高,算法灵活,融合速度快;

    缺点:

    a、各传感器的流向是由低层向融合中心单向流动,各传感器之间缺乏必要的联系;

    b、中央处理器计算和通信负担过重,系统容错性差,系统可靠性较低;

    2)分布式 — 先对各个独立传感器所获得的原始数据进行局部处理,然后再将结果送入中央处理器进行融合处理来获得最终的结果;

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    图5. 分布式体系结构示意图

    优点:

    a、每个传感器都具有估计全局信息的能力,任何一种传感器失效都不会导致系统崩溃,系统可靠性和容错性高;

    b、对通信带宽要求低,计算速度快,可靠性和延续性好;

    缺点:

    a、传感器模块需要具备应用处理器,这样的话自身的体积将更大,功耗也就更高;

    b、中央处理器只能获取各个传感器经过处理后的对象数据,而无法访问原始数据;因此,想要“放大”感兴趣的区域将很难实现;

    3)混合式 — 集中式和分布式的混合应用,即部分传感器采用集中式融合方式,剩余的传感器采用分布式融合方式;

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    图6. 混合式体系结构示意图
    特点:

    a、兼顾了集中式融合和分布式的优点,稳定性强,且具有较强的使用能力;

    b、对通信带宽和计算能力要求较高;

    2、自动驾驶感知模块多传感器数据融合

    2.1 融合的先决条件

    1)运动补偿

    a、ego motion 自身运动补偿

    即考虑传感器在采集过程中的某一时间戳内,由于车辆自身的运动,采集的对象会在该时间戳内发生相对位移变化;

    例如:以激光雷达为例,采集一圈需要0.1s,在这0.1s内,车身本身会发生一定的位移,如果不考虑车辆本身位移的情况,检测出来的目标位置就会产生较大误差;

    b、motion from others 来自于其他目标的运动补偿

    即考虑传感器在采集过程中的某一时间戳内,运动物体由于自身运动会产生相对位移变化;

    2)时间同步

    通过统一的主机给各个传感器提供基准时间,各传感器根据已经校准后的各自时间为各自独立采集的数据加上时间戳信息,以做到所有传感器时间戳同步;但由于各个传感器各自采集周期相互独立,无法保证同一时刻采集相同的信息。

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    图7. 以GPS时间戳为基准的时间同步方法示意图

    在很多自动驾驶车辆的传感器中,大部分支持GPS时间戳的时间同步方法;

    3)空间同步 - 将不同传感器坐标系的测量值转换到同一个坐标系中;

    —— 传感器标定是自动驾驶的基本需求,良好的标定是多传感器融合的基础, 自动驾驶车辆上的多个/多种传感器之间的坐标关系是需要确定的。

    —— 外参是决定传感器和外部某个坐标系的转换关系,比如姿态参数。

    例如:摄像机和雷达的融合, 需要建立精确的雷达坐标系、三维世界坐标系、摄像机坐标系、图像坐标系和像素坐标系之间的坐标转换关系;

    在这里插入图片描述
    图8. 激光雷达和相机联合标定示意图

    2.2 多传感器融合基本思路示例

    1)毫米波雷达和摄像头数据融合基本思路

    —— 这两种传感器相融合,多数情况下都是以摄像头数据为主,毫米波雷达作为辅助;

    —— 将毫米波雷达返回的目标点投影到图像上,围绕该点并结合先验知识,生成一个矩形的感兴趣区域,然后我们只对该区域内进行目标检测。

    —— 他们融合的优点是可以迅速地排除大量不会有目标的区域,极大地提高识别速度。

    2)摄像头和激光雷达数据融合基本思路

    —— 障碍物的检测可以使用激光雷达进行物体聚类,但是对于较远物体过于稀疏的激光线数聚类的效果较差,因此利用视觉图像信息进行目标检测,进而获取障碍物的位置,同时视觉还可以给出障碍物类别信息;

    —— 融合的关键是需要将摄像头和激光雷达进行联合标定,获取两者坐标系的空间转换关系;可以通过标定的方式,把激光雷达投射到图像的坐标系中,建立图像的像素点,和激光雷达投影后的点之间做匹配,然后通过某种优化方程,来解决匹配问题;

    —— 激光雷达可以得到目标的3D 数据(x, y , z),通过标定参数,以及相机本身的内参,可以把激光雷达的3D点投射到图像上,图像上的某些像素就会获得激光雷达的深度信息,然后便可以做基于图像的分割或者深度学习模型;

    —— 融合过程中的时候,因为两者视场角的不同,可能会造成噪点或者漏点;

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    图9. 相机和激光雷达融合效果示意图

    注:文章首发于公众号“筋斗云与自动驾驶”,扫描下方二维码关注公众号并在主页面点击左下角“福利”,有40余篇自动驾驶与EE架构相关国外参考技术文献赠送。
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  • Ethzasl MSF Framework 是基于扩展卡尔曼滤波器(EKF)的多传感器融合框架。 该框架本质上分为两个EKF步骤:预测和更新。 预测是基于系统模型(即微分方程)和IMU读数进行的。 我们不将IMU读数作为更新度量,因为这...
  • 为了解决传统IPS上述的缺点,在原有的两类入侵事件的基础上重新划分,把入侵事件分为三类,并结合多传感器数据融合技术和入侵容忍技术提出一种深度入侵防御模型。最后通过仿真实验验证了该模型检测和防御入侵的可行...
  • 在实际应用过程中往往不只有视觉和IMU的融合,还有其他很多传感器(GPS、激光、里程计等),这些传感器数据和VIO进行融合能够极大提高VIO的精度和稳定性。融合的方式分为松耦合和紧耦合,常见的做法是将VIO看成一个...
  • 在实际应用过程中往往不只有视觉和IMU的融合,还有其他很多传感器(GPS、激光、里程计等),这些传感器数据和VIO进行融合能够极大提高VIO的精度和稳定性。融合的方式分为松耦合和紧耦合,常见的做法是将VIO看成一个...
  • 图像融合技术

    2017-01-02 21:17:35
    1) 像素级融合:是指直接对传感器采集来得数据进行处理而获得融合图像的过程,它是高层次图像融合的基础,也是目前图像融合研究的重点之一。 2) 特征级融合:会确保各种图像本身的特征。 3) 决策级融合:根据一些...
  • 毕业设计 基于 MATLAB 的图像融合算法 摘要 图像融合能够将不同类型传感器获取的同一对象...被感知对象或环境解释中可能存在的义性不完全性不确定性和误差最大限度的利 用各种信息源提供的信息 图像融合分为像素级特
  • 有兴趣看这篇文章的同学大多应该都是做导航定位、多传感器数据融合或者图像识别研究的,所以不再过多赘述卡尔曼滤波器应用的场景,而是以卡尔曼滤波器能解决的实际问题为切入点,解释卡尔曼滤波器。具体地,解释内容...
  • 为此,udacity课程中使用了RANSAC算法来进行点云的分割,将lidar点云分为障碍物点(外点)和道路点(内点)两类。 1.1 RANSAC 对于RANSAC算法(随即抽样一致算法),初次接触是在高博的视觉SLAM14讲中,该算法可以从...
  • 在VIO中还需要考虑IMU的数据,因此需要对传感器数据进行融合,这里分为松耦合和紧耦合,目前比较火的方案如VINS等都使用紧耦合。 最小二乘 最小二乘定义是找到一个x使得代价函数F(x)的取值最小,F(x)是由个...
  • 基于MPU9250九轴数据获取姿态

    千次阅读 2020-06-11 12:43:26
    融合数据,计算姿态。 读取数据没什么好说的,I2C和SPI均可,电脑串口直接读就行,网上很资料。 MPU9250有两部分:MPU6500和AK8963。其中,MPU6500是一个集成了三轴加速度计和三轴陀螺仪的传感器,AK8963则是一...
  • 有兴趣看这篇文章的同学大多应该都是做导航定位、多传感器数据融合或者图像识别研究的,所以不再过多赘述卡尔曼滤波器应用的场景,而是以卡尔曼滤波器能解决的实际问题为切入点,解释卡尔曼滤波器。具体地,解释内容...
  • 【Robot学习 4 】Gmapping 算法学习

    千次阅读 2019-01-21 10:38:12
    机器人在创建地图时,使用个传感器融合数据,提高创建地图的精度『内部传感器数据融合通过卡尔满滤波完成,在长时间的运行时会有较大的误差,可以通过外部的激光传感器或者深度相机进行机器人位置和姿态的修正 ...
  • Gmapping学习心得

    千次阅读 2018-07-10 23:53:18
    机器人地图一般分为三种类型:栅格地图,拓扑地图,特征地图机器人在创建地图时,使用个传感器融合数据,提高创建地图的精度『内部传感器数据融合通过卡尔满滤波完成,在长时间的运行时会有较大的误差,可以通过...
  • 在本文中,我们主要讨论了近年来多传感器融合在自动驾驶中的不同策略。本文分析了常规传感器的性能和多传感器融合的必要性,包括雷达、激光雷达,摄像机,超声波,GPS, IMU和V2X。根据最新研究的不同,将融合策略...
  • 目前,对无线传感器网络中数据融合的研究主要是可以分为以下几方面:聚合树的构造和数据处理。 本文提出了一个聚合树基于名为ATCBG的网格的构造方法对GROUP的一些改进。 模拟结果实验表明,平均能耗为ATCBG明显低于...
  • 随着遥感技术的发展获取遥感数据的手段越来越丰富。由各种不同的传感器获取的影像数据与日俱增在同一地区形成了时相、...随着光谱遥感和多元数据融合技术的发展彩色合成作为一项图像彩色增强技术已被高度重
  • 行为识别技术通过图像、视频、热敏、力敏、加速度、磁力等单一传感器或...根据采用不同识别技术,人体行为识别目前主流要分为三大类∶基于计算机视觉的行为识别、基于传感器系统的行为识别、基于模态数据的行为识别。
  • imu和单目的数据融合开源代码(非线性优化) 双目立体匹配 计算机视觉的一些库文件 人脸检测总结 行为识别总结 Free-SpaceEstimation 无障碍物空间估计 稠密地图 栅格地图 动态规划 高度分割 路面信息提取 2D Object ...

空空如也

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多传感器数据融合分为