什么是传感器融合？我们从“盲人摸象”讲起……

今天，我们的生活高度依赖传感器。传感器作为人类“五感”的延伸，去感知这个世界，甚至可以观察到我们人体感知不到的细节，这种能力也是未来智能化社会所必须的。

不过，单个传感器的性能再卓越，在很多场景中还是无法满足人们要求。比如汽车中昂贵激光雷达可以根据生成的点云，判断出前方有障碍物，但想准确得知这个障碍物是什么，还需要车载摄像头帮忙“看”一眼；如果想感测这个物体的运动状态，可能还需要毫米波雷达来助阵。

这个过程就好比我们熟悉的“盲人摸象”，每个传感器基于自己的特性和专长，只能看到被测对象的某一个方面的特征，而只有将所有特征信息都综合起来，才能够形成更为完整而准确的洞察。这种将多个传感器整合在一起来使用的方法，就是所谓的“传感器融合”。

对于传感器融合，一个比较严谨的定义是：利用计算机技术将来自多传感器或多源的信息和数据，在一定的准则下加以自动分析和综合，以完成所需要的决策和估计而进行的信息处理过程。这些作为数据源的传感器可以是相同的（同构），也可以是不同的（异构），但它们并不是简单地堆砌在一起，而是要从数据层面进行深度地融合。

实际上，传感器融合的例子在我们生活中已经屡见不鲜。归纳起来，使用传感器融合技术的目的主要有三类：

图1：自动驾驶中使用的多种车载传感器示例（图片来源：网络）

总之，传感器融合技术恰似一个“教练”，能够将性能各异的传感器捏合成一个团队，合而为一又相互取长补短，共同去赢得一场比赛。

对于传感器融合方案，还有一种按照数据信息处理阶段进行分类的思路。一般来说，数据的处理要经过获取数据、特征提取、识别决策三个层级，在不同的层级进行信息融合，策略不同，应用场景不同，产生的结果也不同。

按照这种思路，可以将传感器融合分为数据级融合、特征级融合和决策级融合。

如何选择传感器融合的策略和架构，没有一定之规，需要根据具体的实际应用而定，当然也需要综合算力、通信、安全、成本等方面的要素，做出正确的决策。

不论是采用哪种传感器融合架构，你可能都会发现，传感器融合很大程度上是一个软件工作，主要的重点和难点都在算法上。因此，根据实际应用开发出高效的算法，也就成了传感器融合开发工作的重中之重。

在优化算法上，人工智能的引入是传感器融合的一个明显发展趋势。通过人工神经网络，可以模仿人脑的判断决策过程，并具有持续学习进化的可扩展能力，这无疑为传感器融合的发展提供了加速度。

虽然软件很关键，但是在传感器融合过程中，也并非没有硬件施展拳脚的机会。比如，如果将所有的传感器融合算法处理都放在主处理器上做，处理器的负荷会非常大，因此近年来一种比较流行的做法是引入传感器中枢（Sensor Hub），它可以在主处理器之外独立地处理传感器的数据，而无需主处理器参与。这样做，一方面可以减轻主处理器的负荷，另一方面也可以通过减少主处理器工作的时间降低系统功耗，这在可穿戴和物联网等功耗敏感型应用中，十分必要。

图2，传感器中枢示例：在这个健康可穿戴传感器系统中，MAX32664作为传感器中枢可以对光学和运动传感器的数据信息进行融合处理（图片来源：Maxim Integrated）

总之，传感器融合为我们洞察这个世界提供了更有效的方法，让我们远离“盲人摸象”般的尴尬，进而在这个洞察力的基础上，塑造更智能的未来。