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来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2017-06-20 03:51 标签： 注册

BTL7-P511-M0150-B-S32多传感器数据加权融合问题,提出叻一种基于权值的数据加权融合方法通过分析融合权重对融合精度的影响,确定了数据加权融合的权值分配原则;通过对能够反映传感器实際测量精度的实测数据进行统计分析,构建了传感器实际工作状态下的近似测量精度计算模型。基于典型算例,对所提算法进行验证,结果表明:所提算法能够较好地解决多传感器数据加权融合问题,具有一定的理论意义和较好的应用价值辅助系统中使用摄像头和毫米波雷达融合的方案可以进一步提升感知结果的鲁棒性,扩展系统的使用场景。本文以满足在微控制器中使用的1R1V(1 Radar 1 Vision)融合算法为设计目标,先后完成了卡尔曼滤波模块、Munkres匹配算法模块及其它融合辅助模块的开发之后在仿真环境中搭建了测试场景,对1R1V融合算法的效果进行了测试。结果表明,本文开发的融合算法能够对目标进行稳定的跟踪,最大的速度跟踪误差小于0.02 m/s,最大的位置跟踪误差小于0.11 m 基于柔性可穿戴传感器及多模态信息融合，研究囚类的抓握特征学习及抓取物体识别探索人类在抓取行为中所依赖的感知信息的使用．利用10个可拉伸传感器、14个温度传感器及78个压力传感器构建了数据手套并穿戴于人手，分别测量人类在抓取行为中手指关节的弯曲角度、抓取物体的温度及压力分布信息并在时间及空间序列上建立了跨模态信息表征，同时使用深度卷积神经网络对此多模态信息进行融合构建人类抓握特征学习模型，实现抓取物体的精准識别．分别针对关节角度特征、温度特征及压力信息特征进行了融合实验及有效性分析结果表明了基于多传感器的多模态信息融合能够實现18种物品的精准识别． 

BTL7-P511-M0150-B-S32多传感器水质数据融合领域,证据理论是有效的数据融合方法之一,但基本概率分配一般不易确定,从而使数据融合能仂难以有效发挥。支持向量机是统计学习理论之上的高级分类算法,具有普适性和全局优化等特点,但输出的基本概率分配有待进一步提高提出了一种基于证据理论和新型模糊支持向量机相结合的数据融合方法,通过建立基于分类超平面距离的模糊隶属度,训练模糊支持向量机提高传统支持向量机的基本概率分配,并结合证据理论进行海河水质数据融合。通过证据理论分别结合支持向量机和模糊综合评价法与上述方法进行对比实验,经精度、平均绝对百分误差、均方根误差等指标验证,精度提高10. 5%,表明所提方法是一种可靠的多传感器的水质融合方法,较其他方法具有更高的融合精度 

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