多传感器数据融合技术,设备感知的准确性和可靠性 - 电子工程专辑

传感器融合

传感器融合(Sensor Fusion):将多个传感器的数据融合在一起,以实现更准确、更全面的感知和监测.技术分析:传感器融合涉及到数据融合、机器学习、信号处理等方面的技术.优缺点对比:传感器融合的优点在于能够提高系统的感知能力和性能,缺点在于需要处理大量数据和面临实时性挑战.

安森美传感器融合解决方案增强机器人的导航能力和安全性

工业5.0背后的理念是人类与人工智能（AI）驱动的机器人一起工作，发展愿景则是这些机器人用于支持人类，而不是取代人类。自主移动机器人（AMR）可以提高生产效率、增强安全性，并为制造商节省大量成本。由于这些原因，AMR的采用将扩展到几乎所有行业。在此之前，AMR仍必须克服多项挑战，而克服这些挑战的关键之一，在于纳入各种传感器和新兴的传感器融合领域。本文将为您介绍传感器融合技术的发展，以及由安森美（o

艾睿电子技术和方案 2024-11-28 40浏览
【技术干货】传感器融合增强自主移动机器人的导航能力和安全性

传感器融合增强自主移动机器人的导航能力和安全性工业5.0背后的理念是人类与人工智能（AI）驱动的机器人一起工作，发展愿景则是这些机器人用于支持人类，而不是取代人类。自主移动机器人（AMR）可以提高生产效率、增强安全性，并为制造商节省大量成本。由于这些原因，AMR的采用将扩展到几乎所有行业。在此之前，AMR仍必须克服多项挑战，而克服这些挑战的关键之一，在于纳入各种传感器和新兴的传感器融合领域。本文将

艾睿电子 2024-11-21 122浏览
AI增强型传感器融合平台让室内空气质量检测不再棘手

无论在家中、工作场所还是在学校，改善室内的空气质量对于确保健康的环境越来越重要。根据美国环境保护署（U.S. Environmental Protection Agency）的一份最新报告显示，人们每天有高达90%的时间都在室内度过，而室内空气中污染物的含量可能是室外环境中典型污染物含量的5倍。据麦姆斯咨询报道，为了推动更好的空气质量检测技术的进一步发展，近期，瑞萨电子（Renesas）扩展了其传

MEMS 2024-10-30 251浏览
莱迪思半导体基于光控超构表面推出先进3D传感器融合参考设计

据麦姆斯咨询报道，低功耗可编程器件领先供应商莱迪思半导体（纳斯达克股票代码：LSCC）近日宣布推出全新的3D传感器融合参考设计，以加速先进自主运行应用的开发。该参考设计结合了莱迪思半导体的低功耗、低延迟、高性能Avant™-E FPGA和光学半导体技术先驱Lumotive的光控超构表面（LCM™）可编程光束成形技术，在工业机器人、汽车和智慧城市基础设施等复杂环境中，可以实现增强的感知能力、稳健的可

MEMS 2024-06-10 637浏览
莱迪思针对自动化应用推出先进的3D传感器融合参考设计

莱迪思半导体今日宣布推出全新的3D传感器融合参考设计，加速先进的自动化应用开发。该参考设计结合了低功耗、低延迟、可靠的莱迪思Avant-E™ FPGA和Lumotive的光控超构表面（LCM™）可编程光学波束成形技术，可在工业机器人、汽车和智慧城市基础设施等复杂环境中实现强大的感知和可靠性，简化自主决策。莱迪思半导体部门营销和业务发展副总裁Matt Dobrodziej表示：“随着自动驾驶技术的快

Latticesemi 2024-05-30 492浏览
芝能智驾|感知技术中的传感器融合

芝能科技出品智能驾驶技术中，关于基于视觉的端对端是目前大家研究的重点，所以从目前来看，动态目标感知，是否需要做多传感器融合，这个问题是至关重要。感知模块对周围环境中的动态目标进行检测和跟踪，在激光目标感知、视觉目标感知、毫米波目标感知等多个模块的基础上，将各传感器的感知结果进行综合处理，这个问题变得很关键。01融合模块在基于安全的设计中，充分考虑传感器在不同天气和场景下的作用很关键。所以传感器融合

汽车电子设计 2024-05-13 469浏览
汽车传感器融合和感知软件厂商LeddarTech在美国纳斯达克上市

汽车软件公司LeddarTech®致力于为高级驾驶辅助系统（ADAS）和自动驾驶（AD）系统提供获得专利、基于人工智能的颠覆性底层传感器融合和感知软件技术。该公司近日宣布，此前于2023年6月13日宣布的与 Prospector Capital Corp.（简称"Prospector"）（此前的纳斯达克交易代码为PRSR、PRSRU、PRSRW）之间的合并已经完成。自2023年12月22日开盘起，

MEMS 2023-12-28 557浏览
自动驾驶传感器融合面临的三大挑战

关注公众号，点击公众号主页右上角“ ··· ”，设置星标，实时关注智能汽车电子与软件最新资讯随着越来越多的自动驾驶汽车难题出现，挑战的难度越来越大。汽车工业正在将传感器融合作为应对日益增加的自动驾驶汽车所需的复杂性和可靠性的最佳选择，为汽车内部如何管理和利用来自多个设备的数据的另一转变奠定了基础。事实证明，向更大的自治迈进比起初所期望的要复杂得多。不仅要求在长寿命内具有零磁场故障的高可靠性，这些车

智能汽车电子与软件 2023-10-24 777浏览
自动驾驶传感器融合面临的三大挑战

--关注、星标、回复“26262”--↓↓免费领取：ISO 26262↓↓随着越来越多的自动驾驶汽车难题出现，挑战的难度越来越大。汽车工业正在将传感器融合作为应对日益增加的自动驾驶汽车所需的复杂性和可靠性的最佳选择，为汽车内部如何管理和利用来自多个设备的数据的另一转变奠定了基础。欢迎关注「智驾最前沿」微信视频号事实证明，向更大的自治迈进比起初所期望的要复杂得多。不仅要求在长寿命内具有零磁场故障的高

智驾最前沿 2023-10-24 722浏览
智能手表中的多光谱传感器融合，用于原位连续监测人体皮肤水合作用和汗液流失

1977年Polar Electro推出了世界上第一款由胸带发射器和手腕佩戴接收器组成的无线心率监测器，以为运动员提供运动过程的实时反馈，此后，可穿戴技术取得了巨大的发展。过去十年中，韩国三星（Samsung）公司推出了先进的智能生物处理器（Smart Bio-Processor）片上系统（SoC），可以通过可穿戴设备测量人体脂肪、骨骼肌质量、心率（HR）、心律、皮肤温度以及压力水平。如今，三星公

MEMS 2023-08-25 678浏览
传感器融合，困难重重

传感器融合，就像一场马拉松，发令枪一响，人们开始跑步追逐，然后才意识到，似乎还没有为这场马拉松进行训练。来源：半导体行业观察编辑：感知芯视界全自动驾驶汽车的关键，是要将多个传感器的输入融合在一起并做出安全可靠的决策，但事实证明，这比最初想象的要困难得多。目前的问题包括：如何对不同类型的数据

感知芯视界 2023-07-10 740浏览
视觉「AI芯片」入局，传感器融合迎新态势

今年年初，广汽埃安宣布，将红外线智驾传感技术应用于智能驾驶，给车辆添加了一双“响尾蛇”眼睛，为行业提升智驾安全开辟了一条新感知路径。诚然，在智能汽车感知领域，纯视觉路线与多传感器融合之争胜负未定。有业内人士表示，高阶智能驾驶感知系统势必朝着多传感器深度融合方向发展，而红外传感技术的入局，有望为智能驾驶加上一份安全保险。“从视觉来说，可见光还有一些问题从物理机制上不能解决得特别好，比如有雾或者沙尘暴

高工智能汽车 2022-12-27 741浏览
明日开课！降本增效强化性能，ARCDSPIP为传感器融合应用提供最强助力

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新思科技 2022-06-09 838浏览
降本增效强化性能，ARCDSPIP为传感器融合应用提供最强助力

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新思科技 2022-06-01 777浏览
基于赛灵思的传感器融合方案

目前，汽车已经成为人们日常出行使用最多的交通工具。为了保证司乘人员和行人的安全，辅助驾驶和自动驾驶越来越成为汽车的标准配置。从L1级别的ADAS应用FCW(前向碰撞预警)、LDW(车道偏离预警)、L2级别的 AEB(自动紧急制动)、LKA（车道保持辅助）、到更高级别的ACC(自适应巡航)、AVP（代客泊车系统）等等，辅助驾驶/自动驾驶在汽车电子系统中有着越来越大比例的应用。为了实现性能更强、稳定

FPGA开发圈 2022-05-16 981浏览
纯视觉与传感器融合方案的对比

说说汽车界最近比较火的两个方案吧，一个来自于特斯拉，采用纯视觉方案，另一个来自于咱们国内的毫末智行，采用视觉+激光雷达的方案。两个方案里都提到了将多传感器的数据（多个摄像头和激光雷达）由各自传感器的坐标变换到统一的BEV坐标，再进行特征融合。这其实属于多传感器融合中的前融合范畴，个人觉得也是多传感器融合未来的发展方向。特斯拉的纯视觉方案Tesla在2021年的AI Day上展示了一个纯视觉的FSD

汽车电子与软件 2022-05-02 1703浏览
一文读懂自动驾驶多模态传感器融合

--后台回复“40429”----领取《汽车驾驶自动化分级》（GB/T 40429-2021）--多模态融合是感知自动驾驶系统的一项基本任务，最近引起了许多研究人员的兴趣。然而，由于原始数据噪声大、信息利用率低以及多模态传感器的无对准，达到相当好的性能并非易事。本文对现有的基于多模态自动驾驶感知任务方法进行了文献综述。分析超过50篇论文，包括摄像头和激光雷达，试图解决目标检测和语义分割任务。与传统

智驾最前沿 2022-04-20 1507浏览
自动驾驶传感器融合面临的三大挑战

--后台回复“40429”----领取《汽车驾驶自动化分级》（GB/T 40429-2021）--随着越来越多的自动驾驶汽车难题出现，挑战的难度越来越大。汽车工业正在将传感器融合作为应对日益增加的自动驾驶汽车所需的复杂性和可靠性的最佳选择，为汽车内部如何管理和利用来自多个设备的数据的另一转变奠定了基础。事实证明，向更大的自治迈进比起初所期望的要复杂得多。不仅要求在长寿命内具有零磁场故障的高可靠性，

智驾最前沿 2022-03-30 1089浏览
激光雷达+GPS+IMU+轮速计的传感器融合定位方案

自动驾驶汽车需要实时快速和精确的地理定位，才能高效安全地行驶。（Waymo自动驾驶来源：凤凰网）高精度定位是当前无人驾驶的重要一环，也让不少小伙伴为之愁掉头发。提到定位，大家可能首先想到的是GPS，视觉SLAM、激光SLAM等。但单一传感器定位存在一些不足，自动驾驶仅依靠单一传感器很难实现精准定位。多传感器融合是一项综合性前沿技术，已成为自动驾驶及机器人的主流定位方案，是目前移动机器人与自动驾驶

传感器技术 2022-03-17 2339浏览
浅析自动驾驶传感器融合：激光雷达+摄像头

--后台回复“40429”----领取《汽车驾驶自动化分级》（GB/T 40429-2021）--自动驾驶感知技术所采用的传感器主要包括摄像头，激光雷达和毫米波雷达。这些传感器各有优缺点，也互为补充，因此如何高效的融合多传感器数据，也就自然的成为了感知算法研究的热点之一。本篇文章介绍如何在感知任务中融合激光雷达和摄像头，重点是目前主流的基于深度学习的融合算法。摄像头产生的数据是2D图像，对于物体的

智驾最前沿 2022-01-25 1223浏览
自动驾驶传感器融合：激光雷达+摄像头

一. 前言自动驾驶感知技术所采用的传感器主要包括摄像头，激光雷达和毫米波雷达。这些传感器各有优缺点，也互为补充，因此如何高效的融合多传感器数据，也就自然的成为了感知算法研究的热点之一。本篇文章介绍如何在感知任务中融合激光雷达和摄像头，重点是目前主流的基于深度学习的融合算法。摄像头产生的数据是2D图像，对于物体的形状和类别的感知精度较高。深度学习技术的成功起源于计算机视觉任务，很多成功的算法也是基于

汽车电子与软件 2022-01-11 1190浏览
自动驾驶汽车中的激光雷达和摄像头传感器融合

传感器融合是自动驾驶汽车的关键技术之一。这是自动驾驶汽车工程师都必须具备的技能。原因很简单：感知无处不在，无时无刻不在使用。自动驾驶汽车通过4个关键技术工作：感知、定位、规划和控制。传感器融合是感知模块的一部分。我们希望融合来自视觉传感器的数据，以增加冗余、确定性或利用多个传感器的优势。传感器数据和融合在感知步骤中，使用激光雷达、雷达和摄像头的组合来理解环境是很常见的。这3个传感器各有优缺点，使用

汽车电子与软件 2021-11-24 1286浏览
电动车纷纷走向传感器融合，图像传感器依然是yyds

点击蓝字关注我们当前的自动驾驶和辅助驾驶系统中，激光雷达和毫米波雷达等传感器已经屡见不鲜，但图像传感器主攻的摄像头视觉系统依然未被任何一家车厂抛弃。反观特斯拉，更是一直坚持纯视觉方案。那么图像传感器究竟有何优势，又是如何解决自动驾驶带来的挑战的？不同位置的汽车图像传感器车身上不同位置的图像传感器单从传感器数量上来看，图像传感器无疑是ADAS和AD应用中用在车身上最多的传感器，遍布车身各

安森美 2021-10-12 1493浏览
什么是传感器融合？我们从“盲人摸象”讲起……

本期导读作为现代科技发展的主要标志之一，传感器技术和计算机技术、通信技术一道被称为现代信息产业的三大支柱。随着传感器应用愈发广泛，单个传感器已经无法满足使用要求，“传感器融合”应运而生。那什么是“传感器融合”呢？传感器如何融合呢？未来又将如何发展？本文给你答案。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

安富利 2021-09-16 1669浏览
传感器融合和数据压缩：自动驾驶关键技术！

点击蓝字关注我们随着自动驾驶的普及，互联车辆产生的数据成为汽车行业的驱动因素和约束因素。虽然我们不能低估收集信息的重要性，但目前一辆车的信息量接近每小时25GB。而随着自主性水平的提高，互联汽车之间交换的数据千兆字节数将进一步增加。像这样大量的数据造成了处理问题。为了解决这个问题，架构和数据都必须变得更加复杂。这就是多传感器融合和数据压缩在使整个自治系统工作中发挥重要作用的地方。快速、无缝的数据处

SSDFans 2021-08-12 5711浏览

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一般喜欢标榜“打破垄断”“国x领先”的都死的比较快。嘴比手厉害

56089689_... 评论文章 2025-01-07

砺芯慧感：量产薄膜铂电阻传感器，打破国外30年垄断
我这，原先V10.5跑的好好的代码，更新V11后，单片机初始化时就不断重启

vaov_3734... 评论文章 2025-01-06

FreeRTOSV11.0升级了多项重要功能，兼容V10版本

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