Введение
Комбинирование данных датчиков из различных источников
Слияние данных датчиков – это процесс объединения данных датчиков или данных, полученных из различных источников, таким образом, чтобы результирующая информация имела меньшую неопределенность, чем при использовании этих источников по отдельности. Например, можно получить более точную оценку местоположения объекта в помещении, объединив несколько источников данных, таких как видеокамеры и сигналы WiFi-позиционирования. Термин «снижение неопределенности» в данном случае может означать большую точность, полноту или надежность, либо относиться к формированию нового представления, например, стереоскопического зрения (вычисление информации о глубине путем объединения двухмерных изображений с двух камер, снятых с немного отличающихся точек обзора). Источники данных для процесса слияния не обязательно должны быть одинаковыми датчиками. Различают прямое слияние, косвенное слияние и слияние результатов первых двух. Прямое слияние – это объединение данных датчиков из набора разнородных или однородных датчиков, программных датчиков и исторических значений данных датчиков, в то время как косвенное слияние использует источники информации, такие как априорные знания об окружающей среде и данные, введенные человеком. Слияние данных датчиков также известно как (многосенсорное) слияние данных и является частью информационного слияния.
Централизованный против децентрализованного
В сенсорном слиянии термины "централизованный" и "децентрализованный" относятся к месту, где происходит объединение данных. При централизованном слиянии клиенты просто передают все данные в центральное место, а некоторая сущность в этом месте отвечает за сопоставление и объединение данных. В децентрализованном подходе клиенты берут на себя полную ответственность за объединение данных. "В этом случае каждый датчик или платформа может рассматриваться как интеллектуальный актив, обладающий определенной степенью автономии при принятии решений". Существует множество комбинаций централизованных и децентрализованных систем. Другая классификация конфигураций датчиков относится к координации потока информации между ними. Эти механизмы позволяют разрешать конфликты или разногласия и разрабатывать динамические стратегии сенсорики. Датчики находятся в избыточной (или конкурирующей) конфигурации, если каждый узел предоставляет независимые измерения одних и тех же параметров. Эта конфигурация может использоваться для коррекции ошибок при сравнении информации, полученной от нескольких узлов. Избыточные стратегии часто применяются при высокоуровневом слиянии в процедурах голосования. Дополнительная (комплементарная) конфигурация возникает, когда несколько источников информации предоставляют различные данные об одних и тех же признаках. Эта стратегия используется для объединения информации на уровне исходных данных в алгоритмах принятия решений. Дополнительные признаки обычно применяются в задачах распознавания движений с использованием нейронных сетей, скрытых марковских моделей, машин опорных векторов, методов кластеризации и других техник. Анализ походки, анализ движения.