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摘要-人们对使用多个传感器来提高智能系统能力的兴趣日益浓厚。将多个传感器集成到系统运行中所涉及的问题是在这些传感器能够提供的独特信息类型的背景下提出的。通过协同使用多传感器信息所获得的优势可以分解为四个基本方面的组合：信息的冗余性、互补性、及时性和成本。多个传感器在特定系统运行中的作用可以定义为这四个方面在传感器提供的信息中的存在程度。多传感器集成与更严格的多传感器融合概念之间存在区别，以将在系统架构和控制级别集成多个传感器设备所涉及的更一般的问题与实际组合（或融合）多传感器信息所涉及的更具体的问题（可能是数学或统计问题）区分开来。本文概述了近年来文献中出现的越来越多的多传感器集成与融合问题方法，包括集成与融合多传感器信息的一般范例、框架和方法，以及用于不同应用领域的现有多传感器系统。本文概述了一般的多传感器融合方法、传感器选择策略和世界模型，以及集成与融合来自不同类型传感器组合的信息的方法。本文简要描述了多传感器集成与融合在许多现有移动机器人操作中的作用，并提出了适用于移动机器人导航和控制的高级多传感器表示。本文概述了现有多传感器系统在以下应用领域的应用：工业任务，如材料处理、零件制造（例如焊接）、检查和组装；军事指挥与控制，用于战斗管理；空间；目标跟踪；惯性导航；以及沿海水域的遥感。讨论包括创建多传感器集成和融合的通用方法可能出现的问题，重点关注用于建模集成和融合过程中的误差或不确定性的方法（例如，配准问题）、实际传感信息（即传感器模型）以及整个系统的操作（例如，多传感器校准）。
智能系统中的多传感器集成与融合
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