無人駕駛傳感器融合技術
無人駕駛傳感器融合技術
- 多傳感器融合
多傳感器融合要求：
1 ）硬件層面：數量要足夠，也就是不同種類的傳感器都要配備，才能夠保證信息獲取充分且有冗餘；
2 ）軟件層面：算法要足夠優化，數據處理速度要夠快，且容錯性要好，才能保證最終決策的快速性和正確性。
🔷 算法是多傳感器融合的核心
多傳感器數據融合技術的基本原理就像人腦綜合處理信息一樣，充分利用多個傳感器資源，通過對多傳感器及其觀測信息的合理支配和使用，把多傳感器在空間或時間上冗餘或互補信息依據某種準則來進行組合，以獲得被測對象的一致性解釋或描述。
簡單地說，傳感器融合就是將多個傳感器獲取的數據、信息集中在一起綜合分析以便更加準確可靠地描述外界環境，從而提高系統決策的正確性。
融合算法要足夠優化，因爲多傳感器的使用會使需要處理的信息量大增，這其中甚至有相互矛盾的信息，如何保證系統快速地處理數據，過濾無用、錯誤信息，從而保證系統最終做出及時正確的決策十分關鍵。目前多傳感器融合的理論方法有貝葉斯準則法、卡爾曼濾波法、D-S 證據理論法、模糊集理論法、人工神經網絡法等。
🔷 多傳感器融合的體系結構
多傳感器融合的體系結構：分佈式、集中式和混合式。
1）分佈式：先對各個獨立傳感器所獲得的原始數據進行局部處理，然後再將結果送入信息融合中心進行智能優化組合來獲得最終的結果。分佈式對通信帶寬的需求低、計算速度快、可靠性和延續性好，但跟蹤的精度卻遠沒有集中式高。
2 ）集中式：集中式將各傳感器獲得的原始數據直接送至中央處理器進行融合處理，可以實現實時融合。其數據處理的精度高，算法靈活，缺點是對處理器的要求高，可靠性較低，數據量大，故難於實現。
3）混合式：混合式多傳感器信息融合框架中，部分傳感器採用集中式融合方式，剩餘的傳感器採用分佈式融合方式。混合式融合框架具有較強的適應能力，兼顧了集中式融合和分佈式的優點，穩定性強。混合式融合方式的結構比前兩種融合方式的結構複雜，這樣就加大了通信和計算上的代價。
🔷 多傳感器信息融合的分類
多傳感器信息融合的分類：數據級融合、特徵級融合和決策級融合
1）數據級融合：針對傳感器採集的數據，依賴於傳感器類型，進行同類數據的融合。數據級的融合要處理的數據都是在相同類別的傳感器下采集，所以數據融合不能處理異構數據。
2） 特徵級融合：提取所採集數據包含的特徵向量，用來體現所監測物理量的屬性，這是面向監測對象特徵的融合。如在圖像數據的融合中，可以採用邊沿的特徵信息，來代替全部數據信息。
3） 決策級融合：根據特徵級融合所得到的數據特徵，進行一定的判別、分類，以及簡單的邏輯運算，根據應用需求進行較高級的決策，是高級的融合。決策級融合是面向應用的融合。
- 解決GPS誤差多等問題
首先，我們得弄明白這個技術是幹嘛的，好了，簡單的來說這貨就是給汽車導航的，那麼就會有童鞋問了，導航大佬不是GPS麼？
對，但是大佬也有錯的時候，當GPS差錯越來越多以至於快要「翻車」的時候，我們就要用到「傳感器融合技術」啦！
GPS誤差多，傳感器融合技術來幫忙
我們都知道GPS是當前行車定位不可或缺的技術，但是由於GPS的誤差、多路徑，以及更新頻率低等問題，我們不可以只依賴於GPS進行定位。相反，民性傳感器擁有很高的更新頻率，可以跟GPS形成很好的互補。使用傳感器融合技術，可以融合GPS與慣性傳感器數據，各取所長，以達到較好的定位效果。
簡單的傳感器融合技術
簡單地說，傳感器融合就是將多個傳感器獲取的數據、信息集中在一起綜合分析以便更加準確可靠地描述外界環境，從而提高系統決策的正確性。
傳感器各有優劣，難以互相替代，未來要實現自動駕駛，是一定需要多個傳感器相互配合共同構成汽車的感知系統的。不同傳感器的原理、功能各不相同，在不同的使用場景裏可以發揮各自優勢。
多傳感器融合是人工智能未來趨勢
多個同類或不同類傳感器分別獲得不同局部和類別的信息，這些信息之間可能相互補充，也可能存在冗餘和矛盾，而控制中心最終只能下達唯一正確的指令，這就要求控制中心必須對多個傳感器所得到的信息進行融合，綜合判斷。
隨着機器人技術的不斷髮展，智能化已成爲機器人技術的發展趨勢，而傳感器技術則是實現智能化的基礎之一。
多傳感器融合技術理念
由於單一傳感器獲得的信息有限，且還要受到自身品質和性能的影響，因此智能機器人通常配有數量衆多的不同類型的傳感器，以滿足探測和數據採集的需要。若對各傳感器採集的信息進行單獨、孤立地處理，不僅會導致信息處理工作量的增加，而且，割斷了各傳感器信息間的內在聯繫，丟失了信息經有機組合後可能蘊含的有關環境特徵，造成信息資源的浪費，甚至可能導致決策失誤。爲了解決上述問題人們提出了多傳感器融合技術。
多傳感器融合又稱多傳感器信息融合，有時也稱作多傳感器數據融合，於1973年在美國國防部資助開發的聲納信號處理系統中被首次提出，它是對多種信息的獲取、表示及其內在聯繫進行綜合處理和優化的技術。它從多信息的視角進行處理及綜合，得到各種信息的內在聯繫和規律，從而剔除無用的和錯誤的信息，保留正確的和有用的成分，最終實現信息的優化，也爲智能信息處理技術的研究提供了新的觀念。
- 到底有多精確？
多傳感器融合技術有多精確
簡單的傳感器融合不外乎就是每個傳感器的數據能大致在空間跟時間上能得到對齊。而整個多傳感器融合技術的核心就在於高精度的時間以及空間同步。精度到什麼量級呢？
舉個栗子，比如時間上能得到10的-6次方，空間上能得到在一百米外3到5釐米的誤差，這是一個典型的技術指標。
當然，多傳感器同步技術的難度與時間和空間的要求是一個指數級的增加。在百米外能得到3cm的空間精度，換算成角度是0.015度左右。
大家也知道在無人駕駛當中，毫米波雷達、相機、激光雷達和超聲波都是完全不同的傳感器，讓他們在時域跟空域上得到這樣的精度是非常難的，需要對機器人技術以及機器學習優化技術有非常深的理解。
自動泊車、公路巡航控制和自動緊急制動等自動駕駛汽車功能在很大程度上也是依靠傳感器來實現的。
多傳感器融合技術使用方式
重要的不僅僅是傳感器的數量或種類，它們的使用方式也同樣重要。目前，大多數路面上行駛車輛內的ADAS都是獨立工作的，這意味着它們彼此之間幾乎不交換信息。只有把多個傳感器信息融合起來，纔是實現自動駕駛的關鍵。
現在路面上的很多汽車，甚至是展廳內的很多新車，內部都配備有基於攝像頭、雷達、超聲波或LIDAR等不同傳感器的先進駕駛員輔助系統（ADAS）。
這些系統的數量將會隨着新法案的通過而不斷增加，例如在美國，就有強制要求安裝後視攝像頭的法案。此外，諸如車險打折優惠和美國公路交通安全管理局（NHTSA）、歐洲新車安全評鑑協會（Euro-NCAP）等機構做出的汽車安全評級正在使某些系統成爲汽車的強制功能；另一方面，這也助長了消費者對它們的需求。
ADAS如何實現突破限制
目前，大多數路面上行駛車輛內的ADAS都是獨立工作的，這意味着它們彼此之間幾乎不交換信息。（沒錯，某些高端車輛具有非常先進的自動駕駛功能，不過這些功能還未普及）。後視攝像頭、環視系統、雷達和前方攝像頭都有它們各自的用途。通過將這些獨立的系統添加到車輛當中，可以爲駕駛員提供更多信息，並且實現自動駕駛功能。不過，你還可以突破限制，實現更多功能——參見下圖。
ADAS以汽車內單個、獨立的功能存在。
僅僅通過多次使用相同種類的傳感器無法克服每種傳感器的缺點。反之，我們需要將來自不同種類傳感器的信息組合在一起。工作在可見光譜範圍內的攝像頭CMOS芯片在濃霧、下雨、刺眼陽光和光照不足的情況下會遇到麻煩。而雷達缺少目前成像傳感器所具有的高分辨率。我們可以在每種傳感器中找到諸如此類的優缺點。
- 「雷達」與「攝像頭」
多傳感器融合技術中的「雷達」與「攝像頭」
傳感器融合這一想法的偉大之處在於獲得不同傳感器和傳感器種類的輸入內容，並且使用組合在一起的信息來更加準確地感知周圍的環境。
相對於獨立系統，這樣可以做出更好、更安全的決策。雷達也許不具有光傳感器所具有的分辨率，不過它在測距和穿透雨、雪和濃霧方面具有很大優勢。這些天氣條件或光照不足的惡劣情況不利於攝像頭髮揮作用，不過攝像頭能夠分辨顏色（可以想一想街道指示牌和路標），並且具有很高的分辨率。
目前路面上圖像傳感器的分辨率已經達到1百萬像素。在未來幾年內，圖像傳感器的發展趨勢將是2百萬，甚至4百萬像素。
「雷達」與「攝像頭」相互融合
雷達和攝像頭是兩項傳感器技術完美融合、互爲補充的典範。採用這種方法的融合系統所實現的功能要遠超這些獨立系統能夠實現的功能總和。
使用不同的傳感器種類可以在某一種傳感器全都出現故障的環境條件下，額外提供一定冗餘度。這種錯誤或故障可能是由自然原因（諸如一團濃霧）或是人爲現象（例如對攝像頭或雷達的電子干擾或人爲干擾）導致。
即使是在一個傳感器失效的情況下，這樣的傳感器融合系統也可以保持某些基本或緊急的功能。完全藉助報警功能，或者讓駕駛員時刻做好準備，從而接管對車輛的控制，系統故障也許就不那麼嚴重了。
然而，高度和完全自動駕駛功能必須提供充足的時間讓駕駛員重新獲得對車輛的控制。在這段駕駛員接管車輛控制之前的時間範圍內，控制系統需要保持對車輛最低限度的控制。
4．前融合與後融合
多傳感器融合技術中的前融合、後融合
後融合算法典型結構
後融合算法：
1、每個傳感器各自獨立處理生成的目標數據。
2、每個傳感器都有自己獨立的感知，比如激光雷達有激光雷達的感知，攝像頭有攝像頭的感知，毫米波雷達也會做出自己的感知。
3、當所有傳感器完成目標數據生成後，再由主處理器進行數據融合。
前融合算法典型結構
前融合算法：
1、只有一個感知的算法。對融合後的多維綜合數據進行感知。
2、在原始層把數據都融合在一起，融合好的數據就好比是一個Super傳感器，而且這個傳感器不僅有能力可以看到紅外線，還有能力可以看到攝像頭或者RGB，也有能力看到LiDAR的三維信息，就好比是一雙超級眼睛。在這雙超級眼睛上面，開發自己的感知算法，最後會輸出一個結果層的物體。
數據融合的算法
雷達和攝像頭是兩項傳感器技術完美融合、互爲補充的典範。採用這種方法的融合系統所實現的功能要遠超這些獨立系統能夠實現的功能總和。
使用不同的傳感器種類可以在某一種傳感器全都出現故障的環境條件下，額外提供一定冗餘度。這種錯誤或故障可能是由自然原因（諸如一團濃霧）或是人爲現象（例如對攝像頭或雷達的電子干擾或人爲干擾）導致。
即使是在一個傳感器失效的情況下，這樣的傳感器融合系統也可以保持某些基本或緊急的功能。完全藉助報警功能，或者讓駕駛員時刻做好準備，從而接管對車輛的控制，系統故障也許就不那麼嚴重了。
然而，高度和完全自動駕駛功能必須提供充足的時間讓駕駛員重新獲得對車輛的控制。在這段駕駛員接管車輛控制之前的時間範圍內，控制系統需要保持對車輛最低限度的控制。