Google无人驾驶汽车
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2.1智能感知简述
第二章 智能感知
2.1.2 感知智能
感知是人类认识自然世界，掌握自然规律的实践途径之一，人类具备视觉、听觉、 嗅觉、触觉等感知能力，能够将看到的、听到的、闻到的以及触摸到的外界信息 传入大脑进行处理，通过这种方式来认知世界。 装载了智能传感器的机器能够通过各种智能感知能力与自然界进行交互。
各个目标 的观察量
特征矢量提取 特征 矢量 模式识别
别处理得到各传感器关于被
被测目标 的描述说明
测目标的描述说明；然后将
关联处理
这些描述说明数据按同一个 被测目标进行分组，最后利 用融合方法将每一被测目标 述说明数据进行合成，得到 该目标的一致性解释描述。
各个不同被测目 标的描述说明 融合
对每一被测目标的 一致性解释与描述
“大狗”机器人（Big Dog）
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2.1智能感知简述
第二章 智能感知
2.1.3 智能感知系统
智能感知系统是对物质世界的信息进行测量与控制的基础手段和设备。 测试技术中的传感器、信号采集系统就是完成信息获取的具体器件。 一般而言，智能感知系统由传感器、中间变换装置和显示记录存储装置 三部分组成。
电信号
高级人工智能人才培养丛书之一
智能系统
高级人工智能人才培养丛书之一
第二章 智能感知
2.1 智能感知简述 2.2 多传感器数据融合 2.3 网络化智能协作感知 2.4 智能感知应用 习题
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2.1智能感知简述
1.概念
2.1.1 传感器与智能传感器
第二章 智能感知
传感器——国家标准GB/T7665-2005对传 感器的定义是：能够感受规定的被测量并 按照一定规律转换成可用输出信号的器件 或装置，通常由敏感元件、转换元件和调 节转换电路组成。
2.智能传感器的功能及应用发展
智能传感器的主要智能处理功能如下：
（1）自补偿功能 （2）自计算和处理功能
自动驾驶车辆上，至少安装了三套传感器系统：摄 像头、雷达和激光雷达，传感器数量多达上千个， 这样才能采集到车辆行驶过程中周遭的环境信息， 完成智能行驶。
（3）自学习与自适应功能 （4）自诊断功能
（5）其它的常用功能包括用 于数据交换通信接口功能,数字 和模拟输出功能及使用备用电 源的断电保护功能等。
（2）特征级融合：特征级融合属于中间层次，先从每种传感器提供的原 始观测数据中提取有代表性的特征，这些特征融合成单一的特征矢量， 然后运用模式识别的方法进行处理作为进一步决策的依据。
（3）决策级融合：决策级融合属于高层次的融合，首先每个传感器执行 一个对目标的识别决策，然后将来自每个传感器的识别结果进行融合， 按照一定的准则作出最优决策。
数据融合原理示意图
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2.2多传感器数据融合
第二章 智能感知
2.2.2数据融合的目标、原理与层次
➢ 层次——数据融合按其在融合系统中信息处理的抽象程度，主 要划分为三个层次：数据级融合、特征级融合和决策级融合。
（1）数据级融合：也称像素级融合，是对传感器的直接观测数据的融合， 然后从融合的数据中提取特征矢量并进行判断识别。
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2.2多传感器数据融合
第二章 智能感知
2.2.3数据融合方法
利用多个传感器所获取的关于被测对象和环境全面、完整的信息，主要 体现在融合方法上。因此，多传感器系统的核心问题是选择合适的数据 融合方法。
像人的大脑综合处理信息的过程一样，感知系统综合来自分布在不同位 置的各种传感器实时采集的局部、分离、不完整的观察量，通过智能计 算方法，提取有效特征信息，最终产生对观测场景的相对完整一致性的 解释。在这个过程中要充分利用多源数据进行合理支配与使用，这不仅 利用了多个传感器相互协同操作的优势，而且也综合处理了其它信息源 的数据来提高整个感知系统的智能化。
2.2.1数据融合的概念
➢ 通过综合不同时间与空间的多传感器观察量，利用其互补、冗 余性克服单个传感器的不确定性和局限性，以形成对被测对象的 相对完整一致的解释与描述，提高测量的精度和可靠性，从而提 高智能系统识别、判断、决策、规划和反应的快速性和准确性。
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2.2多传感器数据融合
全时空
多传感器
第二章 智能感知
➢自动驾驶汽车——通过激光雷达等感知设备和人工智能算法，实现这 样的感知智能的
➢智能路灯——通过感知智能可实现根据移动物体的位置远近调节灯光 亮度。
➢“大狗”机器人（Big Dog）——内部安 装的各种传感器不仅可让它根据环境的变化 调整行进姿态，还能够保障操作人员实时地 跟踪“大狗”的位置并监测其系统状况。
火灾传感器
温湿度智能传感器
智能传感器——它集感知、信息 处理与通信于一体；能提供以数字 量方式传播具有一定知识级别的信 息，是传感器集成化与微处理机相 结合的产物。归纳诸多学者的观点， 它可以定义为基于人工智能理论， 利用微处理器实现智能处理功能的 传感器。
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2.1智能感知简述
Байду номын сангаас
第二章 智能感知
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2.2多传感器数据融合
第二章 智能感知
2.2.2数据融合的目标、原理与层次
➢ 目标——数据融合的目的就是通过多传感器进行协作测量并进 一步融合数据，全面了解被测对象以获得对其的一致性最优估值
和辨识。
传感器1 传感器2 …… 传感器N
➢原理——N个不同类型的传 感器采集被测目标的观察量， 经过特征提取变换处理，得 到观察量对应的特征矢量。 接着对特征矢量进行模式识
信
息
传感器
源
非电信号
中间变换
记录存储
数据处理与 信号分析
分析处理 数据融合
数据
信息处理 信息
智能感知系统的组成
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高级人工智能人才培养丛书之一
第二章 智能感知
2.1 智能感知简述 2.2 多传感器数据融合 2.3 网络化智能协作感知 2.4 智能感知应用 习题
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2.2多传感器数据融合
第二章 智能感知
融 合
综合
动态信息处理
互补
算法
数据融合过程
（1）融合要处理的是复杂的、多源、多维和全时空信息。
（2）数据融合的对象不仅包括多传感器得到的数据（自然环境信息），还 包括社会信息，融合需要对感知系统动态过程中的所有信息进行有效综合。
（3）互补包括信息表达方式、结构、功能等各种不同层次上的互补，通 过关联、分类、估值、预测等算法对信息进行互补运算，在不同层次上使 信息越来越清晰，越来越丰富，完成信息的再生和升华，达到最优。