多传感器集成技术 信息融合系统有三种系统结构：分布式、集中式和混合式。 1）分布式：首先局部处理独立传感器获得的原始数据，然后将结果发送到信息集成中心进行智能优化组合，以获得最终结果。分布式通信带宽需求低，计算速度快，可靠性和连续性好，但跟踪精度远低于集中式；分布式集成结构可分为反馈分布式集成结构和无反馈分布式集成结构。 2)集中：集中将传感器获得的原始数据直接发送到中央处理器进行集成处理，实现实时集成。数据处理精度高，算法灵活，缺点是处理器要求高，可靠性低，数据量大，难以实现； 3)混合：在混合多传感器信息集成框架中，部分传感器采用集中集成，其余传感器采用分布式集成。混合集成框架具有较强的适应性，考虑到集中集成和分布式的优点，具有较强的稳定性。混合集成模式的结构比前两种集成模式更复杂，从而增加了通信和计算的成本。 参考文献链接 https://mp.weixin.qq.com/s/N-Kb93EYOPGkITA2Qpj8-A https://baike.baidu.com/item/多传感器信息集成/3008838fromtitle=多传感器融合&fromid=16763283&fr=aladdin 多传感器融合基础知识 多传感器信息集成（Multi-sensor Information Fusion,MSIF），就是利用计算机技术将来自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，以完成所需要的决策和估计而进行的信息处理过程。 硬同步：又称硬件同步，使用相同的硬件同时发布触发采集命令，实现各传感器采集和测量的时间同步。同时收集相同的信息。 软同步：又称软件同步，分为时间同步和空间同步。 （1）时间同步：也称为时间戳同步，通过统一的主机为每个传感器提供基准时间，每个传感器根据校准后的数据和时间戳信息，可以实现所有传感器时间戳同步，但由于每个传感器收集周期独立，不能保证同时收集相同的信息。 (2)空间同步: 将不同传感器坐标系的测量值转换为同一坐标系，激光传感器需要考虑当前速度下的帧内位移校准。 多传感器集成的原理：多传感器信息集成技术的基本原理就像人脑综合处理信息的过程一样，对多层次、多空间的信息进行互补和优化，最终对观测环境产生一致性的解释。在此过程中，应充分利用多源数据进行合理的控制和使用，信息集成的最终目标是基于传感器获得的分离观测信息，通过多层次和多方面的信息组合导出更有用的信息。这不仅利用了多个传感器相互协同操作的优点，还综合处理了其他信息源的数据，提高了整个传感器系统的智能化。 后集成算法：1。每个传感器独立处理生成的目标数据。2.每个传感器都有自己独立的感知。例如，激光雷达有激光雷达的感知，摄像头有摄像头的感知，毫米波雷达也会产生自己的感知。3.当所有传感器生成目标数据时，主处理器将数据集成。 
前融合算法：1，只有一个感知算法。感知集成后的多维综合数据。2.在原始层中整合数据，整合数据就像一个Super传感器不仅能看到红外线，还能看到摄像头或RGB，也有能力看到LiDAR三维信息就像一双超级眼睛。在这双超级眼睛上，开发自己的感知算法，最终输出结果层的物体。 常用的多传感器融合方法： (1)加权平均法 信号级集成方法最简单、最直观的方法是加权平均将一组传感器提供的冗余信息加权平均，结果作为集成值。该方法是一种直接操作数据源的方法。 (2)卡尔曼滤波法 主要用于集成低级实时动态多传感器冗余数据。该方法利用测量模型的统计特性来确定统计意义下的最佳集成和数据估计。如果系统具有线性动力学模型，系统与传感器之间的误差符合高斯白噪声模型，卡尔曼滤波器将为集成数据提供唯一的统计估计。 卡尔曼滤波器的递推特性使系统处理不需要大量的数据存储和计算。然而，在使用单一卡尔曼滤波器统计多传感器组合系统时，存在许多严重问题，如：① 在组合信息大量冗余的情况下，计算量会以滤波器维数的三次方大幅增加，难以满足实时性。② 传感器系统的增加增加了故障概率。当某个系统出现故障而没有时间检测时，故障会污染整个系统，降低可靠性。 (3)多贝叶斯估计法 将每个传感器作为贝叶斯估计，将单个物体的相关概率分布合成联合后验概率分布函数，提供多传感器信息的最终集成值，集成信息和环境的先验模型，提供整个环境的特征描述。 （4）D-S证据推理法 该方法是贝叶斯推理的扩展，包括基本概率赋值函数、信任函数和似然函数三个基本要点。 D-S该方法的推理结构自上而下分为三个层次：第一级是目标合成，其功能是将独立传感器的观测结果合成一个总输出结果（ID）；第二级是推断，其功能是获取传感器的观测结果并推断，将传感器的观测结果扩展到目标报告。这一推理的基础是：一定的传感器报告在逻辑上产生一些可信的目标报告；第三级更新，传感器通常有随机误差，因此同一传感器的一组连续报告比任何单一报告都更可靠。因此，在推理和多传感器合成之前，首先要组合(更新)传感器的观测数据。 (5)生成规则 用符号表示目标特征与相应传感器信息的连接，用每个规则表示其不确定性。当两个或两个以上的规则在同一逻辑推理过程中形成联合规则时，可以产生融合。应用生成规则集成的主要问题是，每个规则的定义都与系统中其他规则的定义有关。如果在系统中引入新的传感器，则需要添加相应的附加规则。 (6)模糊逻辑推理 模糊逻辑是一种多值逻辑，允许在推理过程中直接表示多个传感器信息集成过程中的不确定性，通过指定0到1之间的实数来表示真实性（相当于隐含算子的前提）。如果在集成过程中采用系统的方法来推理和建模不确定性，则可以产生一致的模糊推理。 与概率统计方法相比，逻辑推理有许多优点，在一定程度上克服了概率论面临的问题。信息的表达和处理更接近人类的思维方式，通常更适合高水平的应用（如决策）。但逻辑推理本身还不够成熟和系统。此外，由于逻辑推理对信息描述的主观因素较多，因此信息的表达和处理缺乏客观性。 模糊集合理论对数据集成的实际价值在于它延伸到模糊逻辑。模糊逻辑是一种多值逻辑，其隶属性可视为数据真实值的不准确表示。MSF在这个过程中，模糊逻辑可以直接表示存在的不确定性，然后使用多值逻辑推理，根据模糊集合理论的各种计算合并各种命题，从而实现数据集成。 (7)人工神经网络法 神经网络具有很强的容错性和自学、自组织和自适应性，可以模拟复杂的非线性映射。这些特性和强大的非线性处理能力正好满足了多传感器数据集成技术处理的要求。在多传感器系统中，每个信息源提供的环境信息都有一定程度的不确定性，这实际上是一个不确定性推理过程。神经网络根据当前系统接受的样本相似性确定分类标准，主要体现在网络的权重分布上。同时，学习算法可以获得知识和不确定性推理机制。利用神经网络的信号处理经网络的信号处理能力和自动推理功能。 多传感器融合层次(层次) 在多传感器信息融合中，信息处理的抽象程度可分为三个层次：数据级集成、特征级集成和决策级集成； 1)数据级融合： —— 也称为像素级融合，属于底层数据融合；多个传感器的原始观测数据(raw data)然后从融合数据中提取特征向量进行判断和识别；—— 数据级融合要求多个传感器是同质的(传感器观察到相同的物理量)，否则需要校准尺度。—— 数据级融合不存在数据丢失问题，结果准确；但计算量大，对系统通信带宽要求高； 多传感器数据级融合基本原理示意图 2)特征级融合 属于中间层融合，从每个传感器提供的原始观测数据中提取代表性特征，然后将这些特征融入单个特征向量；关键是选择合适的特征；特征信息包括边缘、方向、速度、形状等。 特征层融合可分为目标状态融合和目标特征融合两类。 目标状态集成：主要应用于多传感器的目标跟踪领域；集成系统首先对传感器数据进行预处理，以完成数据据匹配后，集成处理主要实现参数关联和状态估计。 目标特征集成：是特征层的联合识别，本质是模式识别问题；在集成之前，特征必须相关，然后将特征矢量分类为有意义的组合； 在整合的三个层次中，特征层整合技术的发展相对完善。由于在特征层建立了一套有效的特征相关技术，可以保证整合信息的一致性；该级别的集成相对降低了计算量和通信带宽的要求，但由于放弃了一些数据，其准确性也降低了。 多传感器特征级融合的基本原理 3)决策级融合 —— 属于高层次融合，是高层次数据的抽象，输出是联合决策的结果。理论上，这种联合决策应该比任何单传感器都更准确或更清晰；—— 决策层整合在信息处理方面具有较高的灵活性，系统对信息传输带宽要求较低，能有效地整合反映环境或目标各方面的不同类型信息，非同步信息可以处理；—— 由于环境和目标的变化、先验知识获取的困难、知识库的巨大特性、面向对象的系统设计要求等，决策层整合理论和技术的发展仍然有限； 多传感器决策级集成的基本原理 多传感器集成的系统结构 多传感器信息融合系统的系统结构可分为三种：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；
集中式系统结构示意图 优点：a、结构简单，数据处理精度高，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，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； 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；
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，具有较强的使用能力；b、对通信带宽和计算能力要求较高。 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。 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；
激光雷达和相机联合标定示意图 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，然后只对该区域内进行目标检测。—— 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；
相机和激光雷达融合效果示意图
3）激光雷达和毫米波雷达融合的基本思路（待完善） 激光雷达和毫米波雷达融合效果示意图 4）相机、毫米波雷达和激光雷达三者融合的基本思路（待完善）
参考文献链接 https://mp.weixin.qq.com/s/N-Kb93EYOPGkITA2Qpj8-A https://baike.baidu.com/item/%E5%A4%9A%E4%BC%A0%E6%84%9F%E5%99%A8%E4%BF%A1%E6%81%AF%E8%9E%8D%E5%90%88/3008838?fromtitle=%E5%A4%9A%E4%BC%A0%E6%84%9F%E5%99%A8%E8%9E%8D%E5%90%88&fromid=16763283&fr=aladdin