什么是传感器融合？

传感器融合是一个 是一个在 几乎所有在几乎所有使用惯性导航技术的行业中，传感器融合都越来越普遍。在本博客中 我们将将深入探讨什么是传感器融合，以及它如何帮助提高导航和定位数据的质量。那么，什么是传感器融合？

传感器融合：定义

传感器融合是指从描述同一事件的两个不同传感器获取数据，并将其合并为一个数据集。

在大多数在线讨论中，该术语特指在现有设置中添加新传感器，例如在 INS 中添加激光雷达。但需要记住的是，即使是基本的 INS，也是在融合来自两个传感器的数据。它将 INS 内置的全球导航卫星系统（GNSS）接收器的数据与惯性测量单元（IMU）的数据结合在一起。 惯性测量单元（IMU）以创建单一输出。

顺便提一下，这就是为什么很多关于惯性导航的文献在谈到 INS 生成的位置数据时，都会提到 "位置估计值"。从技术上讲，这些数据永远无法保证 100%准确，因为它是基于各种因素的估计值。但在现实中，数据的准确性是令人难以置信的--尤其是如果您使用的是OxTS GNSS/INS，它是超过 25 年的专业技术融合 GNSS 和 IMU 数据的产物，适用于广泛的应用领域。

传感器融合有什么好处？

传感器融合有两大好处。首先是使最终数据输出更加可靠。每种传感器都有不同的性能特点和弱点。通过融合来自多个传感器的数据，您可以更有信心、更频繁地获得准确的最终输出结果。

考虑一个普通的 INS。内部的 IMU 很容易受到位置随时间漂移的影响，每个 IMU 都是如此。但全球导航卫星系统不会受到漂移的影响。因此，通过将两个数据点融合在一起，您可以使用全球导航卫星系统的位置更新来补偿 IMU 的漂移，使最终数据更加可靠。

这种关系也可以反过来。GNSS 可能不会像 IMU 那样漂移，但如果 INS 失去卫星信号，例如穿过隧道或躲在树下，那么从它那里获得的定位数据就会变得非常不可靠。而 IMU 不受这些影响。因此，当 GNSS 信号丢失时，IMU 的数据有助于弥补信号的不足，并使您的数据输出更加可靠。

传感器融合的第二个好处是提高了定位解决方案的通用性。如今，工程师们正致力于将各种传感器数据融合在一起，以创建可在各种环境中提供可靠数据的定位解决方案。包括激光雷达、基于摄像头的里程测量和车轮速度传感器在内的各种传感器正被用于克服导航难题。

因此，融合传感器数据的定位解决方案可以在更多环境中发挥作用。如果您正在构建一个解决方案作为您的企业产品，那么这种多功能性将开辟新的潜在市场；如果您正在构建一个用于现场的解决方案，那么增加的多功能性将使您有能力在更多地方进行操作。

总之，建立一个包含多个传感器的定位解决方案将为您提供更强大、更可靠的产品，无论有无全球导航卫星系统都能运行。