多传感器数据融合处理的一般过程?

多传感器数据融合处理包括数据采集、预处理、关联、融合和输出五个步骤。传感器收集原始数据后，先进行滤波和校准，去除噪声和误差。接着通过时间对齐和空间配准，将不同来源的数据匹配起来。融合阶段采用加权平均或卡尔曼滤波等方法，整合数据得到更准确的结果。最后输出融合后的信息，供决策系统使用。

数据融合的关键技术

数据融合的核心是算法选择和实时性保障。常见算法包括贝叶斯推理、神经网络和D-S证据理论，需根据场景灵活选用。处理延迟必须控制在毫秒级，避免影响应用效果。融合结果需通过可视化工具展示，方便用户理解。实际应用中，传感器故障或数据丢失时，系统需自动切换备用方案，确保可靠性。