智能光电系统传感器融合

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传感器融合概述

智能光电系统简介 · 融合定义与意义 · 多传感器优势 · 自动驾驶/工业检测/安防

光电传感器基础

光电效应 · 光电二极管/三极管 · CCD/CMOS · 灵敏度/响应时间/光谱

非光电传感器基础

超声波 · 毫米波雷达 · LiDAR · IMU · 温度/湿度

传感器特性与建模

静态特性(线性度/迟滞) · 动态特性(传递函数) · 误差与噪声

数据预处理技术

去噪/异常值 · 时间同步(硬件/软件) · 空间对齐(坐标变换)

预处理同步

坐标变换与空间对齐

刚体变换 · 欧拉角/四元数 · 手眼标定 · 外参标定

时间同步机制

时间戳管理 · 插值/外推 · 硬件触发 · PTP同步

卡尔曼滤波基础

状态空间 · 线性卡尔曼(预测/更新) · 增益 · 一维示例

扩展卡尔曼滤波 (EKF)

非线性线性化 · 雅可比矩阵 · 光电跟踪应用

无迹卡尔曼滤波 (UKF)

无迹变换 · Sigma点 · UKF vs EKF

蒙特卡洛 · 重要性采样 · 重采样 · 目标跟踪

粒子非参数

贝叶斯滤波框架

贝叶斯定理 · 递归估计 · 马尔可夫假设 · 与卡尔曼关系

贝叶斯理论

多传感器融合架构

集中式/分布式/混合式 · 优缺点对比

特征级融合

SIFT/SURF/深度学习特征 · 匹配关联 · 融合策略

决策级融合

投票法 · 加权平均 · 贝叶斯决策 · D-S证据 · 模糊逻辑

数据级融合

像素级融合(图像) · 点云融合 · 直接拼接/对齐

光电与雷达融合

相机-LiDAR联合标定 · 点云投影 · RGB-D目标检测

光电与惯性融合

视觉惯性里程计(VIO) · IMU预积分 · V-SLAM

光电与超声波融合

近距离避障 · 超声+视觉 · 低成本方案

超声波避障

深度学习在融合中的应用

多模态CNN · Cross-Attention · 端到端融合网络

深度学习注意力

目标检测与跟踪中的融合

YOLO+雷达 · 多目标跟踪(MOT) · 匈牙利算法

语义分割与融合

RGB+深度分割 · 多模态分割网络(FuseNet)

分割多模态

传感器故障诊断与容错

残差分析 · 卡方检验 · 冗余设计 · 容错融合

故障可靠性

实时性与性能优化

ARM/FPGA · 模型剪枝/量化 · 多线程/流水线

优化嵌入式

传感器标定技术

内参标定(相机/LiDAR) · 外参联合标定 · 自动标定

仿真与数据集

CARLA/Gazebo · KITTI/nuScenes/Waymo · 数据增强

仿真数据集

系统集成与测试

硬件选型/支架 · ROS2/CyberRT · 联调测试

案例实战：自动驾驶感知

3D目标检测 · 车道线融合 · 行为预测

自动驾驶实战

案例实战：工业视觉检测

光电+机械臂协同 · 多光谱缺陷检测

未来趋势与挑战

事件相机 · 量子传感器 · 联邦学习 · 标准化/安全