多传感器数据融合架构设计

📚 共计 30 章节

多传感器融合概述

定义、发展历程、应用领域（自动驾驶、机器人、工业4.0）

传感器基础与分类

主动/被动传感器、常见传感器（激光雷达、摄像头、IMU、毫米波雷达、超声波）

传感器特性与误差模型

精度、分辨率、噪声、漂移、标定方法

坐标系统与空间变换

世界坐标系、传感器坐标系、刚体变换、四元数与欧拉角

时间同步机制

硬件同步、软件同步、时间戳管理、时钟漂移补偿

数据预处理技术

滤波（均值、中值、高斯）、去噪、异常值检测、归一化

数据关联与匹配

最近邻（NN）、联合概率数据关联（JPDA）、多假设跟踪（MHT）

卡尔曼滤波基础

状态空间模型、预测与更新、线性卡尔曼滤波（KF）

扩展卡尔曼滤波（EKF）

非线性系统线性化、雅可比矩阵、应用实例

无迹卡尔曼滤波（UKF）

无迹变换、Sigma点选取、对比EKF优势

粒子滤波（PF）

蒙特卡洛方法、重要性采样、重采样、粒子退化问题

信息滤波与协方差交叉

信息形式卡尔曼滤波、分布式融合、CI算法

分布式信息滤波

贝叶斯融合框架

贝叶斯定理、递归贝叶斯估计、先验与后验概率

贝叶斯概率

加权平均融合法

固定权值、自适应权值、置信度加权

模糊逻辑融合

隶属度函数、模糊规则库、去模糊化、应用场景

神经网络融合方法

MLP、CNN、RNN用于特征级融合、端到端学习

神经网络特征

深度学习融合

注意力机制、Transformer、多模态融合（MMF）

Transformer多模态

联邦滤波架构

主滤波器与子滤波器、信息分配系数、容错设计

集中式 vs 分布式 vs 混合式融合

架构对比、通信开销、鲁棒性分析

特征级融合

特征提取、特征选择、主成分分析（PCA）、典型相关分析（CCA）

决策级融合

投票法、D-S证据理论、行为识别中的决策融合

数据级融合

像素级融合、图像拼接、点云配准（ICP算法）

多目标跟踪（MTT）

跟踪初始化、航迹管理、GNN与JPDA在跟踪中的应用

传感器管理

传感器调度、资源分配、覆盖优化、信息论方法

故障检测与隔离（FDI）

残差生成、阈值检测、传感器一致性检验

仿真与评估平台

MATLAB/Simulink、CARLA、Gazebo、开源数据集（KITTI、nuScenes）

仿真数据集

性能评估指标

RMSE、一致性、置信区间、Cramér-Rao下界、OSPA距离

自动驾驶融合案例

GPS+IMU+视觉融合定位、雷达+摄像头目标检测

自动驾驶案例

机器人SLAM融合

激光SLAM、视觉SLAM、多传感器融合SLAM（如LIO-SAM）

工业物联网融合案例

振动+温度+电流传感器融合预测性维护、质量检测