多传感器数据融合2012考试试题

1. 数据融合的基本概念是什么？都有哪些具体的融合算法？

2. Kalman 滤波计算，现在假设用一个具有测量误差的温度计去测量室内的温

度，测量误差为±3度(R ~N (0,32))，系统的估计误差为±4度(Q ~N (0,42))，初始温度x (0)=30度，观察序列为：z (1)=32，z (2)=31，请根据Z 的数据，应用Kalman 滤波公式计算系统温度x (1), x (2)最优估计值。

3. 推导最小二乘法的数学公式。

4. 3幅图像，通过特征提取后获得3个特征数据：F 1=(0.21,0.98,0.45,0.21,0.34),

F 2=(0.23,0.38,0.21,0.15,0.77), F 3=(0.11,0.18,0.35,0.61,0.94)。请计算那两幅图像是最相似的。

5. 利用模糊融合计算，假设小费例子中，小费取值1-20美元，服务态度2级，

菜肴2级，请画图简要表示推理融合过程。

6. 贝叶斯网络推理，如图1所示贝叶斯网络，假设A =t ，求其它各个节点的概

率。若已知证据D =t ，遍历整个网络的概率。

()0.50.5P =A ()0.30.7

P =B ()0.10.30.80.5

P =X |A,B ()0.9P =C |X )0.40.7=

7. 动态贝叶斯网络的计算。假设一个雨伞与下雨的DBN 图模型如图2所示，

当观察序列e 1=t ，e 2=f ，e 3=f ，计算X 1，X 2的估计概率P (X 1|e 1)，P

(X 2|e 1：2)， P (X 3|e 1：3)。

0()0.5P =X 1(|)0.60.5

t t P +=X X (|)0.40.9

t t e =X

8. 试推导平滑公式：P (X k |e 1：t )。

基于图像处理的多传感器融合的物体识别方法与相关技术

本技术公开了一种基于图像处理的多传感器融合的物体识别方法，包括以下步骤：S1：获取三通道RGB彩色图像及一通道多线激光测距图像；S2：将RGB彩色图像的摄像机光学坐标投射成激光点云坐标，激光点云坐标投射成360°环形全景坐标；S3：利用深度学习的图像识别技术，针对事先训练过的目标进行目标检测框选定，得到目标检测边界框分布图像及物体类别分布图像。本技术方法简单，实时性高，基于多传感器实现六通道图像的映射融合，在传统的RGBD四通道图像的基础上，增加了二通道来源于目标检测的物体类别分布图像、目标检测边界框分布图像，为实现快速准确的目标物体定位提供了精准的图像处理基础。 技术要求 1.一种基于图像处理的多传感器融合的物体识别方法，包括以下步骤： S1：获取三通道RGB彩色图像及一通道多线激光测距图像； S2：将RGB彩色图像的摄像机光学坐标投射成激光点云坐标，激光点云坐标投射成360° 环形全景坐标； S3：利用深度学习的图像识别技术，针对事先训练过的目标进行目标检测框选定，得到 目标检测边界框分布图像及物体类别分布图像。 2.根据权利要求1所述的基于图像处理的多传感器融合的物体识别方法，其特征在于，在步骤S1中，所述三通道RGB彩色图像通过摄像机原始图像获取，所述一通道多线激光测 距图像通过获取激光点云信息后生成独立图层得到。

3.根据权利要求1所述的基于图像处理的多传感器融合的物体识别方法，其特征在于，在步骤S2中，将摄像机坐标投射成激光点云坐标的具体步骤包括： S201：创建3D临时贴图，贴图坐标为激光坐标，贴图大小为单个摄像头贴图转换为激光点云坐标后的宽度和高度； S202：计算贴图下个像素的激光坐标； S203：判断下个像素是否为贴图的结尾像素，若不是则重复步骤S202，若是则进行下一步骤； S204：将八个摄像机贴图合并，拼接生成激光坐标下的360度全景图。 4.根据权利要求3所述的基于图像处理的多传感器融合的物体识别方法，其特征在于，步骤S202的具体计算过程包括： 首先将激光坐标转换成摄像机镜头坐标，再将镜头坐标转换成摄像机像素坐标，最后将对应摄像机像素读取到贴图。 5.根据权利要求1所述的基于图像处理的多传感器融合的物体识别方法，其特征在于，在步骤S2中，将激光点云坐标投射成环形全景坐标的具体步骤包括： S211：创建一个激光点阵图层，大小为1920*1080，左右边缘角度为0—360°，上下角度为-15°—15°，左右边缘角度、上下角度均匀铺展拉伸； S212：读取一列激光点阵存储区数据； S213：计算打印图像的像素角度； S214：计算像素位置，将对应数据赋值到打印的图层； S215：判断当前读取的激光点阵存储区数据是否为数据的结尾，若不是则重复步骤S212—S214，若是则生成图像结束。 6.根据权利要求1所述的基于图像处理的多传感器融合的物体识别方法，其特征在于，在步骤S3中，事先训练过的目标包括目标人员、工作服、安全帽。

多传感器信息融合方法综述

万方数据

万方数据

万方数据

万方数据

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多传感器信息融合方法综述 作者：吴秋轩， 曹广益 作者单位：上海交通大学电子信息与电气工程学院,上海,200030 刊名： 机器人 英文刊名：ROBOT 年，卷(期)：2003,25(z1) 被引用次数：2次 参考文献(5条) 1.周锐;申功勋;房建成基于信息融合的目标图像跟踪 1998(12) 2.张尧庭;桂劲松人工智能中的概率统计方法 1998 3.何友;王国宏;彭应宁多传感器信息融合 2000 4.罗志增;叶明Bayes方法的多感觉信息融合算法及其应用[期刊论文]-传感技术学报 2001(03) 5.张文修;吴伟业;梁吉业粗糙集理论与方法 2001 本文读者也读过(8条) 1.臧大进.严宏凤.王跃才.ZANG Da-jin.YAN Hong-feng.WANG Yue-cai多传感器信息融合技术综述[期刊论文]-工矿自动化2005(6) 2.多传感器信息融合及应用[期刊论文]-电子与信息学报2001,23(2) 3.赵小川.罗庆生.韩宝玲.ZHAO Xiao-chuan.LUO Qing-sheng.HAN Bao-ling机器人多传感器信息融合研究综述[期刊论文]-传感器与微系统2008,27(8) 4.范新南.苏丽媛.郭建甲.FAN Xin-nan.SU Li-yuan.GUO Jian-jia多传感器信息融合综述[期刊论文]-河海大学常州分校学报2005,19(1) 5.咸宝金.陈松涛智能移动机器人多传感器信息融合及应用研究[期刊论文]-宇航计测技术2010,30(2) 6.韩增奇.于俊杰.李宁霞.王朝阳信息融合技术综述[期刊论文]-情报杂志2010,29(z1) 7.肖斌多传感器信息融合及其在工业中的应用[学位论文]2008 8.丁伟.孙华.曾建辉.DING Wei.SUN Hua.ZENG Jian-hui基于多传感器信息融合的移动机器人导航综述[期刊论文]-传感器与微系统2006,25(7) 引证文献(2条) 1.武伟.郭三学基于多传感信息融合的轮胎气压监测系统[期刊论文]-轮胎工业 2006(5) 2.魏东.杨洋.李大寨.宗光华基于多传感器融合的机器人微深度环切[期刊论文]-传感器技术 2005(11) 本文链接：https://www.wendangku.net/doc/0115879812.html,/Periodical_jqr2003z1037.aspx

多传感器数据融合

多传感器数据融合 多传感器数据融合1引言数据融合一词最早出现在20世纪70年代末期。几十年来，随着传感器技术的迅速发展，尤其在军事指挥系统中对提高综合作战能力的迫切要求，使其得到了长足的发展。其早期主要是应用在军事上，而随着工业系统的复杂化和智能化，近年来该技术推广到了民用领域，如医疗诊断、空中交通管制、工业自动控制及机械故障诊断等。数据融合是针对一个系统中使用多个传感器这一问题而展开的一种信息处理的新的研究方向，所以数据融合也称为传感器融合。数据融合一直没有一个统一的定义，一般认为：利用计算机技术，对按时间顺序获得的若干传感器的观测信息，在一定的准则下加以自动分析、综合，从而完成所需要的决策和估计任务而进行的信息处理过程称为数据融合。2

数据融合技术的分类多传感器数据融合涉及到多方面的理论和技术如信号处理、估计理论、不确定性理论、模式识别最优化技术、神经网络和人工智能等。很多学者从不同角度出发提出了多种数据融合技术方案。从技术原理角度，可分为假设检验型数据融合、滤波跟踪型数据融合、聚类分析型数据融合、模式识别型数据融合、人工智能型数据融合等；按判决方式分有硬判决型和软判决型数据融合；按传感器的类型分有同类传感器数据融合和异类传感器数据融合按对数据的处理方式，可分为象素级融合、特征级融合和决策级融合；从方法来分有Bayes推理法、表决法、D-S 推理法、神经网络融合法等。从解决信息融合问题的指导思想或哲学观点加以划分，可分为嵌入约束观点、证据组合观点和人工神经网络观点三大类。3常用的数据融合方法数据融合方法种类繁多，图1归纳了常用的一些信息融合方法。估计方法

多传感器融合实验报告

非线性卡尔曼滤波与多传感器融合 电信少41 刘星辰 2120406102 （1） 根据题目中给出的量测方程，进行坐标变换，得 ) )(sin(arctan ))()((sin )())(cos(arctan ))()((cos )(,,22,,,,22,,k i k i k k r i k i k i k i k k i k i k k r i k i k i k i k x x y y y y x x r k y x x y y y y x x r k x θθννθννθ+--?+-+-=?=+--?+-+-=?= 以此坐标画图，结果如下： （2） 将非线性问题线性化，新的量测方程为 k r k i k i k v X H Z ,,,+= 其中， ????? ??? ? ??? -+---+----+---+--=0)()() (0 )()()(0)()()(0)()()(2 22 22 22 2,i k i k i k i k i k i k i k i k i k i k i k i k i k y y x x x x y y x x y y y y x x y y y y x x x x H []T k k k k k y y x x X = 扩展卡尔曼滤波算法一个循环如下：

[]1 1 )1()1()1()|1()1|1() 1()'1()|1()1()'1()|1()1()1()1()()'()|()()|1()|1(?)1()1()|1(?)1|1(?--+++-+=+++++=++++++=++=++-++++=++k W k S k W k k P k k P k S k H k k P k W k H k k P k H k R k S k Q k F k k P k F k k P k k z k z k W k k x k k x 将量测方程代入，由于题目中未给出滤波器初值，因此参考作业二中的初值，得到的两个雷达估计的目标状态如下图： 距离均方根误差为 [] ∑=-+-= M i k k k k position y y x x M k RMSE 1 22)?()?( 1 )( 将估计位置、量测位置分别代入上式，得到两个雷达量测和估计的距离均方差，如下图：

基于多传感器数据融合的火灾预警系统

基于多传感器数据融合的火灾预警系统 赵 英,陈淑娟 (北京化工大学,北京 100029) 摘 要:为避免火灾造成的严重损失,实现火灾早期报警,本系统通过对火灾发生过程和产物的研究比较,采用多种传感器对火灾发生初期火灾特征较明显的几个参数进行监测,并实时反馈回采集的数据。系统利用D S 证据理论对多传感器数据进行融合分析,实现对同一目标的判断;本系统通过利用D S 证据理论对多传感器数据融合的方法,不仅弥补了采用单一传感器的不足,而且很大程度上降低系统判断结果的不确定性,提高了系统预警的准确性和可靠性。 关键词:D S 证据理论;多传感器;数据融合;火灾预警 中图分类号:T N919 34;T P212.9 文献标识码:A 文章编号:1004 373X(2010)24 0173 03 Fire Early Alarm System Based on Mu lti sensor Data Fusion ZH A O Y ing,CH EN Shu juan (Beijing U niversity of Chem i cal Technolog y,Beiji ng 100029,China) Abstract :Fire early alarm system is used to prev ent damages caused by fire.T he system uses many kinds o f a ppro pr iate sensor s t o monito r several par ameters which have the o bv ious fire characterist ic accor ding to the research o n fire process,and to feedback the data r eal timely.T he sy stem realizes the multi sensor data fusion using the D S evidence theo ry to determine the tar get.T he method no t only makes up insufficiency of sing le senso r,but also reduces the uncertainty of judg ment result and enhances the accur acy and r eliability of the fir e ea rly ala rm system. Keywords :Dempster Shafter evidence theor y;multi senso r;data fusio n;fir e ear ly alar m 收稿日期:2010 07 17 火灾探测是关系人民生命财产安全的重大课题。随着火灾探测技术的不断发展,人们对火灾的认识也越来越深入,不断涌现出新的探测手段。然而现有的大多数火灾探测器只能在火灾发生到难以控制的形势下才发出报警信号[1] 。而那些由于长期运行导致设备过载、过热、短路产生火灾的场所,如计算机机房、精密仪器实验中心、网络数据中心等,需要对火灾进行严格控制,确保在火灾发生初期就能及时发现火情并进行扑灭,否则造成的损失燃烧物都很少,因此如何能在火灾处于萌芽状态时,准确实现火灾早期探测,避免严重损失是目前亟待解决的一个重大问题。火灾的早期探测难题主要集中在探测对象难以选择、探测方法单一及准确预警概率低[2] 。本系统针对这些问题,在对火灾发生的过程和产物作了详细了解以后,选择适当的传感器对具有明显火灾特征的几个参数进行监测,再利用D S 证据理论对所有监测数据进行融合处理得到更为准确的判定结果。 1 火灾探测对象的选定 在火灾探测过程中,可以利用的火灾信息很多[3 4]:(1)固态高温产物:来源于可燃物中的杂质,以及高温状态下可燃物热裂解所形成的物质。 (2)燃烧音:燃烧过程中产生的高温,加热周围空气,使之膨胀,产生一种频率仅在数赫兹左右的压力声波,即是燃烧音。 (3)火焰光谱:主要由炽热微粒的光谱辐射和燃烧 气体的特征辐射所构成。 (4)气态燃烧产物:气态燃烧产物的主要成分为H 2O 、CO 、CO 2、H 2和O 2,由于环境中湿度的影响,通常不把H 2O 作为火灾探测参数。 由于前三点火灾信息都是在火灾已经发生很严重的情况下才产生的,且以火焰光谱进行火灾探测,虽然可以有效避免环境中大部分干扰因素的影响,但为了进一步消除相关干扰因素的影响,还需要利用火焰的闪烁特征。然而,CO 和CO 2在空气中的含量较低,正常大气环境中CO 含量在10ppm 以下,CO 2含量大约为360ppm 。从表1中可以看到,绝大多数试验火的CO 含量均在20ppm 以上。根据火灾特性,在火灾初期阴燃时,CO 含量更是达到最高。由图1[5]可知,各种不同材质在燃烧时,CO 2含量也在不断增加,且在初始成长期间,曲线斜率的变化范围是2.5~6.5ppm/s 。因此,将气体作为早期报警探测对象具有明显优势[3],针对以上2种气体进行监测,将会在很大程度上反映出环境中有无燃烧现象的产生。本系统将CO 的浓度、CO 2的浓度变化率、环境温度三者作为探测火灾的特征参量。 现代电子技术 2010年第24期总第335期 新型元器件

多传感器数据融合技术的理论及应用

多传感器数据融合技术的理论及应用 张宁110101256 摘要：多传感器数据融合技术是一门新兴前沿技术。近年来，多传感器数据融合技术已经受到广泛关注，它的理论和方法已经被应用到许多研究领域。本文主要论述了多传感器数据融合的基本概念、工作原理、数据融合特点与结构、数据融合方法及其应用领域，并总结了当前数据融合研究中存在的主要问题及其发展趋势。 关键词：多传感器；数据融合；融合方法 1引言 多传感器数据融合是一个新兴的研究领域，是针对一个系统使用多种传感器这一特定问题而展开的一种关于数据处理的研究。多传感器数据融合技术是近几年来发展起来的一门实践性较强的应用技术，是多学科交叉的新技术，涉及到信号处理、概率统计、信息论、模式识别、人工智能、模糊数学等理论。近年来，多传感器数据融合技术无论在军事还是民事领域的应用都极为广泛。多传感器数据融合技术已成为军事、工业和高技术开发等多方面关心的问题。这一技术广泛应用于复杂工业过程控制、机器人、自动目标识别、交通管制、惯性导航、海洋监视和管理、农业、医疗诊断、模式识别等领域。实践证明：与单传感器系统相比，运用多传感器数据融合技术在解决探测、跟踪和目标识别等问题方面，能够增强系统生存能力，提高整个系统的可靠性和鲁棒性，增强数据的可信度，并提高精度，扩展整个系统的时间、空间覆盖率，增加系统的实时性和信息利用率等。 2基本概念及融合原理 2.1多传感器数据融合概念 数据融合又称作信息融合或多传感器数据融合，对数据融合还很难给出一个统一、全面的定义。随着数据融合和计算机应用技术的发展，根据国内外研究成果，多传感器数据融合比较确切的定义可概括为：充分利用不同时间与空间的多传感器数据资源，采用计算机技术对时间序列获得的多传感器观测数据，在一定准则下进行分析、综合、支配和使用，获得对被测对象的一致性解释与描述，进而实现相应的决策和估计，使系统获得比它的各组成部分更充分的信息。

传感器数据融合(20200630195849)

传感器数据融合技术 数据融合也称为信息融合，是将来自多个传感器或多源的信息进行综合处理，从而得出更为全面、准确和可靠的结论。数据融合出现于2 0世纪7 0年代，源于当时军事领域的需要，称为多源相关、多传感器混合数据融合，并于20世纪80年代建立其技术。美国是数据融合技术起步最早的国家，在随后的十几年时间里各国的研究开始逐步展开，并相继取得了一些具有重要影响的研究成果。和国外相比, 我国在数据融合领域的研究起步较晚。海湾战争结束以后，数据融合技术引起国内有关单位和专家的咼度重视。一些咼校和科研院所相继对数据融合的理论、系统框架和融合算法展开了大量研究，但基本上处于理论研究的层次，在工程化、实用化方面尚未取得有成效的突破，许多关键技术问题尚待解决。 多传感器数据融合是人类和其他生物系统中普遍存在的一种基本功能。人类本能地具有将身体上的各种功能器官所探测到的信息与先验知识进行融合的能力，以便对周围的环境和正在发生的事件作出估计。多传感器数据融合的基本原理就像人脑综合处理信息的过程一样，它充分利用多个传感器资源，通过对这些传感器及其获得信息的合理支配和使用，把其在时间或空间上的冗余或互补信息依据某种准则来进行综合，以获得被测对象的一致性解释或描述，使该系统由此而获得比它的各组成部分的子集所构成的系统具备更优越的性能。 具体而言，多传感器数据融合基本原理如下： 1）多个不同类型的传感器获取目标的数据； 2）对输出数据进行特征提取，从而获得特征矢量； 3）对特征矢量进行模式识别，完成各传感器关于目标的属性说明； 4）将各传感器关于目标的属性说明数据按同一目标进行分组，即关联； 5）利用融合算法将每一目标各传感器数据进行合成，得到该目标的一致性解释与描述。 在各种系统中，靠单一的传感器不能满足对目标、环境的识别和控制的要求。若对不同传感器采集的数据单独、孤立地进行加工，不仅会导致数据处理工作量的剧增，而且割断了各传感器数据之间的有机联系，丢失数据有机组合蕴涵的特征，造成数据资源的浪费。因此，要对多传感器的数据进行

多传感器数据融合作业

汽车防盗系统中的多传感器数据融合 一、引言 汽车日益成为人们生活中不可缺少的部分，然而，令汽车用户担忧的是车辆被盗现象呈逐年上升趋势。现在市场上汽车的防盗系统很多，它们都是多传感器的数据融合技术的应用。 二、汽车防盗系统的组成 汽车防盗系统主要由信号采集系统、报警系统、控制系统、通讯系统等组成。本系统的工作原理主要：传感器负责采集信号，一般每一种信号都有两个或两个以上不同种类的传感器负责采集，以保证当一个传感器损坏后不会影响系统的工作。当其中任何一个传感器检测到信号不正常时，传感器就会把信息告知中央处理系统，当中央处理器判定为有用的告警信号后就会立刻启动报警系统。 当中央处理器发出启动报警系统的命令后，视频系统负责记录偷车人的声音和相貌以给公安机关破案提供线索和证据，声光告警系统则会发出刺耳的鸣叫和亮光以惊吓偷车人使其放弃偷车。在防盗系统中通讯系统起着重要的作用，视频系统采集到的声音图像等信息传送给监控中心和车主，以使监控中心能及时的采取措施，如切断汽车油路等。现在的汽车防盗系统一般采用模块化设计，其系统的逻辑框图如图1-1所示。 图1-1

三、汽车防盗系统的传感器说明 3.1微波多普勒传感器 利用多普勒效应制成的传感器可以用来探测人体或物体的移动．该传感器在人或物体靠近时接收器接收的频率发生变化，当频率变化至设定值时，可以判断为有人或物体进入防盗系统的预警范围。 3.2振动传感器 该传感器的功能是将车辆所受外界作用的机械能转换为电信号。其作用是感受车身或车窗是否受到外界机械碰撞；汽车是否被非法升起，监测轮胎与轮毂之间的压力状态;监测驾驶座是否受压，能够对车体特殊频段的振动进行监测。如图是YD69正反转测量霍尔双通道传感器。 3.3倾角传感器 倾角传感器监测车体相对于初始位置是否出现倾角变化，如果这种角度的变是以特定频率出现或达到设定的阈值就可以判断为汽车整体被搬运．如图是一个电压型单轴倾角传感器。

多信息融合作业

制造系统多信息融合及应用 A：简答题 1、简述多信息融合的目的是什么？信息融合的典型问题与方法有哪些？ 答：多信息融合是指用多信息源对事物的不同侧面、不同阶段、不同深度进行融合决策，以获得完整全面的预测，避免单一信息源的片面偏差。它的主要目的是有效组织与利用能够获得的多种信息资源，提供比只采用其中部分信息资源获得更准确、更可靠、更协调、更经济与更稳定的决策结果。 典型问题有：(1)问题：传感感知的多数据源和多信息源具有不同的感知机理和不同数据类型（即异类）；多源数据和信息之间常常不能保持同步；感知的时空范围中目标、时间或者更复杂的态势可能存在变化等，方法：传感感知事件的时空协同、动态协同，面向目标、事件或者复杂态势的合适的控制等。(2)输入的数据类型可能存在差异，方法：引入来自外部参数系统的定位信息等，研究有针对性的解决方法等。(3)不同事件（特征）集中的“目标”数目不一致；输入数据含糊、不一致、冲突或不可靠；输入数据相关的噪声/误差，方法：产生一组可能表示现实世界的模型假设。利用方法选择与获取数据最接近的假设等。(4)决策对象可能比较复杂，具有多目标或者多时间、多层次和多侧面处理需求，复杂的动态（如态势和威胁）的表达和处理模式，方法：利用多层次的概念，包括对象的多层次、处理的多层次、元模型的多层次、多侧面处理等；针对不同层次研究具体的适用理论方法和处理结构；多远信息的协同分析；建立专门的融合评价平台等。 2、如何理解信息融合的层次？对于特定系统对象，试比较数据层融合与特征层融合在有效性方面的区别？ 答：信息融合的层次有两个层次的含义：一层含义是直接针对融合单元的输入输出关系的表述，这些关系中最常见的有数据-数据对、特征-特征对和决策-决策对，于是形成了数据层融合、特征层融合和决策层融合；另一层含义是针对和整个融合决策任务来说的，依据融合任务的主体情况，任务主导的输入-输出需求，确定数据、特征、决策三层的划分。 区别：进行数据层融合的数据集可以来自不同的传感器和（或者）不同的信息源，数据层融合结果一般是数据，可以通过算法提供相应的特征；特征层融合的输入特征可能来自不同数据层融合的结果、也可能来自其他直接提供特征的信息源或者渠道，特征层输出可以直接形成相应的决策。 3、数据关联有哪些类型，如何将异源、异构数据进行关联？ 答：数据关联分为静态数据关联和动态数据关联，静态数据关联存在三种典型情况：具有同样维数的多传感器的数据关联、具有不同维数的多传感器的数据关联和具有多个站点的多传感器的数据关联。 对象代理模型可以作为数据集成的一种通用的数据模型，它也是能够很好地解决各个异

多传感器数据融合算法.

一、背景介绍： 多传感器数据融合是一种信号处理、辨识方法，可以与神经网络、小波变换、kalman 滤波技术结合进一步得到研究需要的更纯净的有用信号。 多传感器数据融合涉及到多方面的理论和技术，如信号处理、估计理论、不确定性理论、最优化理论、模式识别、神经网络和人工智能等。多传感器数据融合比较确切的定义可概括为：充分利用不同时间与空间的多传感器数据资源，采用计算机技术对按时间序列获得的多传感器观测数据，在一定准则下进行分析、综合、支配和使用，获得对被测对象的一致性解释与描述，进而实现相应的决策和估计，使系统获得比它的各组成部分更充分的信息。 多传感器信息融合技术通过对多个传感器获得的信息进行协调、组合、互补来克服单个传感器的不确定和局限性，并提高系统的有效性能，进而得出比单一传感器测量值更为精确的结果。数据融合就是将来自多个传感器或多源的信息在一定准则下加以自动分析、综合以完成所需的决策和估计任务而进行的信息处理过程。当系统中单个传感器不能提供足够的准确度和可靠性时就采用多传感器数据融合。数据融合技术扩展了时空覆盖范围，改善了系统的可靠性，对目标或事件的确认增加了可信度，减少了信息的模糊性，这是任何单个传感器做不到的。 实践证明：与单传感器系统相比，运用多传感器数据融合技术在解决探测、跟踪和目标识别等问题方面，能够增强系统生存能力，提高整个系统的可靠性和鲁棒性，增强数据的可信度，并提高精度，扩展整个系统的时间、空间覆盖率，增加系统的实时性和信息利用率等。信号级融合方法最简单、最直观方法是加权平均法，该方法将一组传感器提供的冗余信息进行加权平均，结果作为融合值，该方法是一种直接对数据源进行操作的方法。卡尔曼滤波主要用于融合低层次实时动态多传感器冗余数据。该方法用测量模型的统计特性递推，决定统计意义下的最优融合和数据估计。 多传感器数据融合虽然未形成完整的理论体系和有效的融合算法，但在不少应用领域根据各自的具体应用背景，已经提出了许多成熟并且有效的融合方法。多传感器数据融合的常用方法基本上可概括为随机和人工智能两大类，随机类方法有加权平均法、卡尔曼滤波法、多贝叶斯估计法、产生式规则等;而人工智能类则有模糊逻辑理论、神经网络、粗集理论、专家系统等。可以预见，神经网络和人工智能等新概念、新技术在多传感器数据融合中将起到越来越重要的作用。 数据融合存在的问题 (1)尚未建立统一的融合理论和有效广义融合模型及算法； (2)对数据融合的具体方法的研究尚处于初步阶段； (3)还没有很好解决融合系统中的容错性或鲁棒性问题； (4)关联的二义性是数据融合中的主要障碍； (5)数据融合系统的设计还存在许多实际问题。 二、算法介绍： 2.1多传感器数据自适应加权融合估计算法： 设有n 个传感器对某一对象进行测量，如图1 所示，对于不同的传感器都有各自不同的加权因子，我们的思想是在总均方误差最小这一最优条件下，根据各个传感器所得到的测量值以自适应的方式寻找各个传感器所对应的最优加权因子，使融合后的X值达到最优。

2018机器人传感器习题题库 - 附答案

1.多传感器数据融合的结构形式有串联型融合，并联型融合，混联型融合。 2. 3 4自校准层中用到的算法包括自适应加权算法、和（贝叶斯估算法，分布图与分批估计算法）。 5传感器一般由敏感元件，转换元件，测量电路，辅助电路等组成。 6机器人由机械部分、传感部分、控制部分三大部分组成。 7.智能传感器是由传感器和微处理器相结合而构成。 8.根据信息融合处理方式的不同，可以将多传感器信息融合系统结构分为集中、分散、混合、反馈型等。 9.常用的多传感器信息融合方法可以分为以下四大类。 10.根据处理对象的层次不同，可以将信息融合分类为数据层融合、特征层融合、决策层融合。 12.11.序号跳了， 13.11、12并没有题目。 14.机器人的机械结构系统由机械构件和传动机构组成。 15.机器人的运动方式主要有、、、及。 16.机器人传感器分为内部传感器和外部传感器两种。 17.多传感器信息融合过程主要包括A/D、数据预处理、特征值提取、和融合计算等环节。 18.智能传感器的硬件结构模块要由以下六个部分组成一个或多个敏感器件、微处理器或为控制器、非易失性可擦写存储器、双向数据通信的接口、模拟量输入输出接口、高效的电源模块。 19.传感器的标定可分为动态标定和静态标定。 20.传感器按构成原理分类为结构型和物性型。 21.压电传感器是根据压电效应制造而成的。 22.机器人的机械结构系统中的机械构件由机身、手臂和末端执行器三大件组成。 23.机器人驱动系统的驱动方式主要有液压、气压和电气。 24.机器人内部传感器主要包括位置、速度、加速度、倾斜角、力觉传感器等五种基本种类。 25.智能传感器是由传感器和微处理器相结合而构成的。第7题重复 26.多传感器信息融合的常用方法可以分为估计、分类、推理、人工智能四大类。 26.传感器按能量关系分类为能量转换和能量控制型；按基本效应分类分为物理、化学、生物型。第19题合并 27传感器进行动态特性标定时常用的标准激励源有周期函数和瞬变函数两种。 28机器人的机械结构系统由机械构件和传动系统组成。第13题重复 29机器人外部传感器主要包括视觉传感器、触觉、接近度、激光等基本种类。 30.智能传感器的实现方式主要有非集成化的模块方式、集成化实现和混合实现三种形式。 31.多传感器信息融合的系统结构分为集中、分散、混合、反馈型四大类。第8题重复 32.机器人电器驱动系统中，马达是其执行元件。

传感器作业-扫地机器人设计

第一章绪论 课题研究背景 近年来，随着计算机技术与人工智能科学的飞速发展，服务机器人技术逐渐成为现代机器人研究领域的热点。一方面随着信息高速发展和生活、工作节奏的加快，人们需要从繁杂的家庭劳动中解脱出来；另一方面人口的老龄化和社会福利制度的完善也为某些服务机器人提供了广泛的市场应用前景。区别于工业机器人，服务机器人的一个主要特征就是服务机器人是一种适用于具体的方式、环境及任务过程的机器人系统，其活动空间大，具有在非结构环境下的移动性，因此扫地机器人是一种能够自动执行房间清扫的家用服务机器人，集中了机械学、电子技术、传感器技术、计算机技术、控制技术、机器人技术、人工智能技术等多学科。开始于20世纪80年代的研究，现在已经有多重样机和产品，并且促进了家庭服务机器人行业的发展，也促进了移动机器人技术、图像、语音识别、传感器等技术的发展。许多发达国家都将其视为机器人研究的新领域给予重视。有关资料也预测扫地机器人是未来几年需求量最大的服务机器人，特别是日用扫地电器不论在市场上或者是在产品创新上，绝对是所有小家电产品中最活跃的，未来仍有很大的成长空间，因此此课题研究有很大的意义。 国内外研究现状 扫地机器人的特点 扫地机器人具有如下的特点： (1)扫地机器人自带电源，小巧轻便、操作简单、自主性强、具有很强的实用性。 (2)扫地机器人的工作环境主要为普通家庭环境，也可以用于机场候机大厅、展

览馆、图书馆等公共场所。环境的共同特征为有限的封闭空间、平整的地板以及走动的人员，因此可以归结为复杂多变、结构化的动态环境。所以环境适应性是对此类机器人的基本要求。 (3)扫地机器人的任务是清扫地面，工作的对象是地面的灰尘、纸屑以及其他一些小尺寸物体，而大尺寸物体不作为扫地机器人的处理对象。考虑到安全因素，扫地机器人必须对人及家庭物品等不构成任何危害，同时扫地机器人还必须具备自我保护的能力。 随着近年来计算机技术、人工智能技术、传感技术以及移动机器人技术的迅速发展，扫地机器人控制系统的研究和开发己具备了坚实的基础和良好的发展前景。扫地机器人的控制与工作环境往往是不确定的或多变的，因此必须兼顾安全可靠性、抗干扰性以及扫地度。用传感器探测环境，分析信号，以及通过适当的建模方法来理解环境，具有特别重要的意义。近年来对智能机器人的研究表明，目前发展较快并且对扫地机器人发展影响较大的关键技术是：路径规划技术、传感技术、吸尘清扫技术、电源技术等。 ①路径规划技术 扫地机器人的路径规划就是根据机器人所感知到的工作环境信息，按照某种优化指标，在起始点和目标点规划出一条与环境障碍无碰撞的路径，并实现所需清扫区域完全路径覆盖。按机器人工作环境不同可分为静态结构化环境、动态己知环境和动态不确定环境，按机器人获取环境信息的方式不同可以分为基于模型的路径规划和基于传感器的路径规划。根据机器人对环境信息知道的程度不同，可以分为两种类型：全局路径规划和局部路径规划。常用的环境建模的主要方法有：可视图法、自由空间法、栅格法、势场法等。与其它移动机器人相比较，扫地机器人作业环境和作业任务相对简单，机器人要实现自主路径规划、控制和作业并不困难。 ②传感技术 扫地机器人在工作时需要实时地检测自身状态信息和收集外界环境息，以控

无线传感器网络数据融合关键技术研究

无线传感器网络数据融合关键技术研究 摘要：路由协议与数据融合技术已成为无线传感器网络（WSN）的一个重要研究方面。本文按照面向应用和面向层次两个分类进行了介绍，并通过联系以数据为中心的路由协议以及相关的数据融合算法，简要分析了其在节省功耗，优化网络性能方面所采取的有效措施。通过仿真实验，推断出以数据为中心的路由协议对网络内数据融合的帮助意义。 关键词：无线传感器网络；路由协议；数据融合；NS2 1 引言 无线传感器网络（wireless sensor network，WSN）就是由部署在监测区域内大量的廉价微型传感器节点组成，通过无线通信方式形成的一个多跳的自组织的网络系统，其目的是协作的感知、采集和处理网络覆盖区域中感知对象的信息，并发送给观察者[1]。 路由协议和数据融合已成为无线传感器网络的关键技术。本文首先对现有的几种路由协议和数据融合算法进行介绍，然后通过仿真来验证以数据为中心的路由协议在性能上的优势，以及对数据融合的促进意义。 2 无线传感器网络路由协议 路由协议负责将数据分组从源节点通过网络转发到目的节点，它主要包括两个方面的功能：寻找源节点和目的节点间的优化路径，将数据分组沿着优化路径正确转发。 2.2面向应用的路由协议 面向应用的路由协议是众多路由协议中较为常见的一种。所谓面向应用，即是与应用模式紧密相连的路由协议。从具体应用角度出发，根据不同应用对传感器网络各种特性的敏感性不同，将路由协议分为四种类型[2]：1）能量感知路由协议；

2）基于查询的路由协议； 3）地理位置路由协议； 4）可靠的路由协议。 能量路由是最早提出的传感器网络路由机制之一，它根据节点的可用能量（power available，PA）或传输路径上的能量需求，选择数据的转发路径。节点可用能量就是节点当前的剩余能量。 基于查询的路由协议包括定向扩散路由和谣传路由。定向扩散是专门为传感器网络设计的路由策略，是以数据为中心的典型路由协议代表，与己有的路由算法有着截然不同的实现机制。谣传路由引入了查询消息的单波随机转发的机制，克服了使用洪泛方式建立转发路径带来的开销过大的问题。 地理位置路由包括GEAR路由和GEM路由。GEAR（geographical and energy aware routing）路由假设已知事件区域的位置信息，每个节点知道自己的位置信息和剩余能量信息，并且通过一个简单的Hello消息交换机制了解所有邻居节点的位置信息和剩余能量信息。GEM（graph embedding）路由是一种适合于数据中心存储方式的地理路由。其基本思想是建立一个虚拟极坐标系统（virtual polar coordinate system ，VPCS），用来表示实际的网络拓扑结构。网络中的节点形成一个以汇聚节点为根的带环树（ringed tree），每个节点用到树根的跳数距离和角度范围来表示，节点间的数据路由通过这个带环树实现。 2.3面向层次的路由协议 针对无线传感器网络中节点所处的地位，以及网络的拓扑结构，还可以将无线传感器网络的路由协议分为平面结构和分层结构。 平面路由协议包括定向扩散路由协议、谣传路由协议、SPIN路由协议（基于能量感知的路由协议）、HREEMR路由协议（基于多路径的路由协议）、SPEED 路由协议、GEM路由协议、边界定位路由协议、有序分配路由协议等。前面介绍的四类面向应用的路由协议大都属于平面的路由协议。 分层路由协议包括：LEACH路由协议、TEEN路由协议、GAF路由协议、GEAR 路由协议、SPAN路由协议、SOP路由协议、MECN协议、EARSN路由协议等。这里，我们重点介绍两个相似的路由协议：LEACH和TEEN协议。

数据融合技术在无线传感器网络中的应用

硕士研究生读书报告 课程名称：信息融合理论与应用 题目：数据融合技术在无线传感器网络中的应用题目类型：读书报告 学院：计算机科学与工程学院 专业名称：计算机科学与技术 姓名：祝敏 学号： 2013200546 任课教师：周华平 授课时间：2014年4月29日～2014年6月24日 提交时间： 2014年6月 24 日

数据融合技术在无线传感器网络中的应用 摘要：在大规模的无线传感器网络中，传输数据量巨大，必然存在着数据传输可靠性、拥塞以及能耗等问题，高效的数据融合技术能够有效的解决这些问题。这篇读书报告结合分簇路由算法的特征，采用两层融合技术，首先簇内节点与簇首节点的融合，簇内节点根据阈值来判断是否需要发送数据，簇首节点根据接收到的数据，进行数据一致性检验，剔除异常数据，第二层采用BP神经网络算法对簇首节点与基站的融合，得到所需要的结果。实验表明，进行融合后的数据可靠性高，较大减少了数据的传输量与冗余度、降低了能量的消耗，从而提高了整个网络的性能。 1 引言 无线传感器网络是对真实世界的感知、检测和采集，需要由大量传感器节点共同协作完成的。但是，由于传感器节点采集的数据具有很高的时空相关性，不可避免的釆集到许多重复的数据，即数据存在很高的冗余性,如果都发送到汇聚节点的话，会造成大量的资源浪费,严重影响无线传感器网络的使用寿命,并且许多时候,观察者不关心每个节点的原始数据,只 关心釆集后的结果,显然，节点单独的传送数据是不合适的，因此需要在本地对数据进行融合操作，对节点传输数据进行处理，利用节点的计算与处理能力，我们可以去除掉冗余信息，进一步减少数据在网内的传输量,同时降低功耗，提高整个网络的性能。虽然数据融合会造成一定的延迟以及计算会浪费时间和能量,但都在允许的范围之内。 数据融合技术涉及到检测技术、模式识别、决策论、不确定性理论、估计理论、最优化理论等众多学科领域。目前关于无线传感器网络数据融合技术的发展情况，大体可以分为有损融合、无损融合、依赖于应用的数据融合，如应用层开发面向应用的数据融合接口，在网络层开发与路由相结合的数据融合技术。独立于应用的数据融合、基于分布式数据库的数据融合、基于中心的数据融合等。这篇读书报告主要针对在网络层与路由相结合的数据融合技术的研究，目前关于该方面比较典型的方法有LEACH分簇算法，使用分簇的方法使得数据融合技术在算法中起到了非常重要的作用。

传感器作业-扫地机器人设计

第一章绪论 1.1 课题研究背景 近年来，随着计算机技术与人工智能科学的飞速发展，服务机器人技术逐渐成为现代机器人研究领域的热点。一方面随着信息高速发展和生活、工作节奏的加快，人们需要从繁杂的家庭劳动中解脱出来；另一方面人口的老龄化和社会福利制度的完善也为某些服务机器人提供了广泛的市场应用前景。区别于工业机器人，服务机器人的一个主要特征就是服务机器人是一种适用于具体的方式、环境及任务过程的机器人系统，其活动空间大，具有在非结构环境下的移动性，因此扫地机器人是一种能够自动执行房间清扫的家用服务机器人，集中了机械学、电子技术、传感器技术、计算机技术、控制技术、机器人技术、人工智能技术等多学科。开始于20世纪80年代的研究，现在已经有多重样机和产品，并且促进了家庭服务机器人行业的发展，也促进了移动机器人技术、图像、语音识别、传感器等技术的发展。许多发达国家都将其视为机器人研究的新领域给予重视。有关资料也预测扫地机器人是未来几年需求量最大的服务机器人，特别是日用扫地电器不论在市场上或者是在产品创新上，绝对是所有小家电产品中最活跃的，未来仍有很大的成长空间，因此此课题研究有很大的意义。 1.2 国内外研究现状 1.2.1 扫地机器人的特点 扫地机器人具有如下的特点： (1)扫地机器人自带电源，小巧轻便、操作简单、自主性强、具有很强的实用性。 (2)扫地机器人的工作环境主要为普通家庭环境，也可以用于机场候机大厅、展览馆、图书馆等公共场所。环境的共同特征为有限的封闭空间、平整的地板以及走动的人员，因此可以归结为复杂多变、结构化的动态环境。所以环境适应性是对此类机器人的基本要求。 (3)扫地机器人的任务是清扫地面，工作的对象是地面的灰尘、纸屑以及其他一些小尺寸物体，而大尺寸物体不作为扫地机器人的处理对象。考虑到安全因素，扫地机器人必须对人及家庭物品等不构成任何危害，同时扫地机器人还必须具备自我保护的能力。 随着近年来计算机技术、人工智能技术、传感技术以及移动机器人技术的迅速发展，扫地机器人控制系统的研究和开发己具备了坚实的基础和良好的发展前景。扫地机器人的控制与工作环境往往是不确定的或多变的，因此必须兼顾安全可靠性、抗干扰性以及扫地度。用传感器探测环境，分析信号，以及通过适当的建模方法来理解环境，具有特别重要的意义。近年来对智能机器人的研究表明，目前发展较快并且对扫地机器人发展影响较大的关键技术是：路径规划技术、传

无线传感器网络作业

无线传感器作业 ：传感器网络节点使用的限制因素有哪些？ 1.电源能量有限传感器节点体积微小通常只携带能量十分有限的电池。 2.通信能力有限 3.计算和存储能力有限，传感器节点是一种微型嵌入式设备，要求他价格低功耗小，这些 限制必然导致其携带的处理器能力比较弱，存储器容量比较小。 ：网络传感器有哪些特点？ 1.自组织性 2.数据为中心 3.应用相关性 4.动态性 5.网络规模 6.可靠性 ：按照节点功能和结构层次划分，将传感器网络的结构有哪几种？各有什么特点？ 答： 1.平面网络结构拓扑结构简单，易维护具有较好的健壮性事实上就是一种，a d h o c 网络结构的形成。由于没有中心管理节点，故采用自组织协同算法组成网络，其组网算法比较复杂。 2.分级网络结构：网络拓扑结构扩展性好，便于集中管理，可以降低系统的建设成本，提 高网络覆盖率和可靠性。 3.混合网络结构：同级网络结构相比较，支持功能更强大，但所需要的硬件成本更高。 4.m e s h网络结构：由无线节点构成网络，按mes h拓扑结构部署，网内有个节点至少 可以和一个其他节点通信支持多跳路由，功耗限制和移动性取决于节点类型及应用的特点，存在多种网络接入方式。 ：传感器半径r，被监测区域面积为A，要求达到概率为p的覆盖率，确定传感器数目。 ：WSN数据链路层中的媒体访问控制和误差控制的基本思想是什么？ 媒体访问控制：①对于感知区域内密集布置节点的多跳无线通信，需要建立数据通信链路以获得基本的网络基础设施。②为了使无线传感器节点公平有效的共享通信资源，需要对共享媒体的访问进行管理。 误差控制：一般基于ARQ的误差控制，主要采用重新传送发费和管理发费。具有低复杂的编码与解码方式的简单误差控制码可能是无线传感器网络中误差控制的最佳解决方案。 :传输层中的Event-to-sink传输和Sink-to-Sensors传说的基本思想是什么？ Event-to-sink 由于无线传感网络中存在大量的数据流，Sink节点需要获得一定精度，Event-to-sink的可靠度是必要的，包括了事件特征到Sink’节点的可靠通信，而不是针对区域内各节点生成的单个传感报告/数据包进行基于数据包的可靠传递。 Sink-to-Sensors