如何进行传感器融合？

Question

假设我有来自同一变量的两个不同传感器的两个度量。我想知道是否有一种方法来进行信息融合，并获得一个独特的度量来描述整个系统(两个传感器)的最佳方式。

我知道Bar Campo传感器融合模型，但我想知道是否有任何模型没有采用经典的高斯假设，这样传感器融合可以处理坏数据/总错误。

谢谢。

Answer 1

对于传感器融合，你可以选择卡尔曼滤波。用于传感器融合的扩展卡尔曼滤波()的教程和研究论文很少。

Answer 2

这在很大程度上取决于你试图融合的传感器类型。有些传感器噪声不能用高斯RV建模。即使传感器噪声不能很好地拟合高斯RV，卡尔曼滤波和高斯假设在大多数情况下也是有效的。您可以检查GPS位置估计示例。利用非线性卡尔曼滤波(UKF等)对多颗卫星的数据进行融合。或者最小二乘。