V dnešnej globálnej vlne inteligencie už jedno{0}}typové senzory nestačia na to, aby uspokojili požiadavky na komplexné a presné informácie v zložitých scenároch. Technológia fúzie senzorov komplexným spracovaním údajov zo senzorov z rôznych princípov, umiestnení a rozmerov vytvára úplnejší a spoľahlivejší systém na pochopenie prostredia a objektov a stáva sa kľúčovou hnacou silou modernizácie inteligentných systémov.
The background of sensor fusion stems from the diversity and uncertainty of practical applications. In industrial inspection, relying solely on temperature or pressure signals may not accurately determine the cause of equipment failure; in the field of autonomous driving, relying solely on vision or millimeter-wave radar is susceptible to interference from lighting and weather, leading to blind spots in target recognition. Different sensors have their own advantages and limitations: optical sensors have high resolution but are easily affected by ambient light, inertial sensors have fast response but suffer from cumulative errors, and gas sensors have high sensitivity but limited selectivity. Fusion technology organically combines these complementary information through algorithms, achieving a "1+1>2" efekt pri potláčaní šumu, overovaní redundancie a extrakcii funkcií, čím sa zvyšuje robustnosť a presnosť rozhodovania- systému v dynamických a zložitých prostrediach.
Z technického hľadiska zahŕňa fúzia senzorov tri vrstvy: dátovú vrstvu, vrstvu funkcií a rozhodovaciu vrstvu. Fúzia dátovej vrstvy priamo vykonáva časopriestorové zarovnanie a váženú syntézu nespracovaných signálov, vhodné pre senzorové polia s dobrou synchronizáciou a jednotnými formátmi. Fúzia vrstvy funkcií najprv extrahuje typické vlastnosti z každého zdroja údajov a potom vykoná korelačnú analýzu, čím zníži výpočtovú záťaž a zároveň zachová kľúčové informácie. Fúzia rozhodovacej vrstvy po tom, čo každý senzor nezávisle dokončí identifikáciu alebo klasifikáciu, dospeje ku konečnému záveru prostredníctvom hlasovania, Bayesovskej inferencie alebo integrácie neurónovej siete, čo ponúka vysokú flexibilitu a vhodnosť pre heterogénne kombinácie senzorov. V praktických aplikáciách sa vhodná vrstva alebo hybridná stratégia často vyberá na základe požiadaviek v reálnom{4}}čase, výpočtových zdrojov a zložitosti scenára.
Význam fúzie senzorov nespočíva len v zlepšení kvality vnímania, ale aj v posilnení inteligentných aplikácií medzi-doménami. V inteligentnej výrobe umožňuje spájanie signálov vibrácií, teploty a akustických emisií jemné-hodnotenie zdravotného stavu zariadenia a včasné varovanie pred možnými poruchami. V inteligentných dopravných systémoch spája video, LiDAR a údaje o polohe presne rekonštruuje trajektórie vozidiel a chodcov, optimalizuje načasovanie signálu a bezpečnostné varovania. Pri monitorovaní životného prostredia umožňujú údaje z tavných plynov, častíc a meteorologických senzorov presnejšie sledovanie zdrojov znečistenia a predpovedanie trendov šírenia. Okrem toho je technológia fúzie tiež veľmi sľubná v oblastiach, ako je navigácia robotmi, vyhýbanie sa prekážkam s dronmi a lekárska diagnostika-.
S pokrokmi v oblasti edge computingu a algoritmov umelej inteligencie sa fúzia senzorov vyvíja smerom k nízkej latencii, adaptabilite a samo{0}}učenie. V budúcnosti, využívajúc distribuovanú spoluprácu a krížové{2}}učenie, budú fúzne systémy efektívnejšie integrovať masívne heterogénne snímacie zdroje, čím budú poskytovať solídnu podporu pre budovanie inteligentných snímacích sietí vo všetkých scenároch a budú neustále rozširovať hĺbku a šírku ľudského poznania a zásahov do fyzického sveta.
