自動駕駛之心多傳感器融合感知標定全棧課程
特征級融合
? ? ? ? 特征層融合如圖2所示。每種傳感器提供從觀測數(shù)據(jù)中提取的有代表性的特征,這些特征融合成單一的特征向量,然后運用模式識別的方法進行處理。這種方法對通信帶寬的要求較低。但由于數(shù)據(jù)的丟失使其準確性有所下降。

決策級融合
? ? ? ?決策層融合如圖3所示。在這種方法中,將每個傳感器采集的信息變換其中包括預處理、特征抽取、識別或判決,以建立對所觀察目標的初步結論,最后根據(jù)一定的準則以及每個判定的可信度做出最優(yōu)決策。決策層融合從具體決策問題的需求出發(fā),充分利用特征層融合所提取的測量對象的各類特征信息。由于對傳感器的數(shù)據(jù)進行了濃縮,這種方法產生的結果相對而言最不準確,但它對通信帶寬的要求最低。
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