设备故障诊断系统资讯：自动驾驶仪的多传感器融合

自动驾驶仪的多传感器融合

传感器是汽车感知周围环境的硬件基础，在实现自主驾驶的各个阶段都是必不可少的。振动故障诊断监测系统分析范围20KHz；缓变信号通道不少于32路，16位精度，动态信号通道不少于4路，102.4kS/s；系统变携，可以自带电源连续工作4小时。无线振动传感器基于无线技术的机器状态监测，具有振动测量及温度测量功能，操作简单，自动指示状态报警。应用于工业设备状态管理及监测控制系统；适合现场设备运行和维护人员监测设备状态，及时发现问题，保证设备正常可靠运行。设备故障诊断系统具有缓变信号（如温度、压力、转速、流量等）与动态信号（如振动信号）的数据融合处理功能；具有黑匣子记录功能；系统满足车辆振动冲击环境下的使用要求。自动驾驶离不开感知层、控制层和执行层的协调。像摄像机和雷达这样的传感器获取图像、距离和速度等信息，充当眼睛和耳朵。目前，自动驾驶安全事故大多是由传感器引起的，传感器是自动驾驶安全的一个重要环节。组合各种传感器能达到112的效果吗？

多传感器融合是必然发展趋势

增加传感器的数量，并让多个传感器融合来提高自动驾驶能力。多个同类或不同类传感器分别获得不同局部和类别的信息，这些信息之间可能相互补充，也可能存在冗余和矛盾，而控制中心*终只能下达唯一正确的指令，这就要求控制中心必须对多个传感器所得到的信息融合，综合判断。

在使用多个传感器的情况下，为了保证安全，需要对传感器信息融合。多传感器融合可以显著提高系统的冗余度和容错性，从而保证决策的快速准确，是自主驾驶的必然趋势。

当然，实现传感器融合是有前提条件的。在硬件层面，数量要足够，即配备不同种类的传感器，保证信息获取充分且冗余；在软件层面，算法要足够优化，数据处理速度要足够快，容错性要好，这样才能保证*终决策的快速性和正确性。

传感器融合的技术概述

每种传感器都有一个自己企业无法克服的缺陷，因此教师数量的增加学生无法得到解决生活实际的问题。真正的解决之道是综合分析不同振动故障诊断监测系统数据采集到的信息。而目前的雷达技术在分辨率上也有些不合格，可以说每种传感器都有提高自己的软肋。

为了实现完美的传感器融合，需要接受不同传感器的输入，并使用综合信息来更准确地感知周围环境，其结果比单独使用不同传感器好得多。 即使传感器问题不会影响车辆的安全性，不同的传感器也可以融合到一定程度的冗余。

目前车载的大多数 ADAS 系统都是独立运行的，这意味着它们不与其他车辆上的系统交换信息。此外，后置摄像头、360度全景系统、雷达和前置摄像头都有各自独立的任务，几乎没有任何交流。

在车辆上安装这些独立系统后，驾驶员可以了解更多的信息，车辆可以实现少数自动驾驶功能。然而，我们也可以融合这些传感器，以实现更强大的功能。

AI芯天下丨传感器融合：自动驾驶技术领域的另一个突围发展方向

后置摄像头超声波距离传感器对于现在的汽车来说并不新鲜，它可以用来告诉我们倒车时距离附近的物体有多远。