多传感器信息融合算法?

多传感器信息融合算法通过整合多个传感器的数据，提升信息准确性和可靠性。常见算法包括卡尔曼滤波、贝叶斯网络和D-S证据理论。这些算法能处理雷达、摄像头、激光雷达等不同来源的数据，减少噪声干扰。实际应用中，算法会优先选择高精度传感器数据，结合低精度数据补充细节，确保结果全面。

融合算法的挑战

多传感器融合面临数据同步、异构数据处理和实时性要求等问题。不同采样频率的数据需要时间对齐，传感器间的坐标系差异也需转换。算法计算量较大，对硬件性能要求高。在自动驾驶中，融合算法需在毫秒级时间内完成数据处理，否则可能影响决策安全。