多传感器信息融合技术相关的代码

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多传感器信息融合技术相关的代码

详 情 说 明

多传感器信息融合技术是现代智能系统中实现环境感知与决策的关键手段。其核心思想是通过整合来自不同传感器的冗余或互补数据，提升系统的测量精度和鲁棒性。典型的实现架构包含三个层级：数据级融合、特征级融合和决策级融合。

在数据预处理阶段，常采用时间对齐和空间配准技术解决传感器间的时空差异问题。对于动态系统的状态估计，卡尔曼滤波算法及其变种（如扩展卡尔曼滤波EKF）被广泛应用。该算法通过预测-更新循环，结合传感器观测值与系统模型，逐步优化状态估计结果。当处理非线性系统时，无迹卡尔曼滤波(UKF)或粒子滤波能提供更好的适应性。

分布式融合框架中，联邦滤波结构允许各传感器节点独立处理本地数据，再通过主滤波器进行全局融合，既降低了通信负荷，又保持了融合精度。在实际工程中，还需考虑传感器置信度权重分配、异常数据检测等问题，常用的解决方法包括马氏距离检验和D-S证据理论。

该技术的典型应用场景包括自动驾驶中的多源定位、工业物联网的设备监测以及无人机编队的协同感知等系统。