一、实验目的
技术目标
通过融合多源传感器数据(如温度、压力、位移、视觉等)，提升环境感知的精度、鲁棒性和可靠性，模拟智能系统(如机器人、自动驾驶)的多模态感知能力。
教学意义
掌握多传感器融合的核心技术链：数据同步→特征提取→融合算法→决策输出，理解不同融合策略的适用场景。
二、实验原理与关键技术
融合层次
数据级融合：直接合并原始数据(如加权平均)，适用于同类型传感器(如多个温度传感器)。
特征级融合：提取各传感器特征(如振动频域特征、图像边缘)后融合，需解决时空对齐问题。
决策级融合：各传感器独立决策后合并结果(如投票机制)，适合异构传感器集成。
核心挑战
时空对齐：通过硬件触发或时间戳同步，结合坐标系转换(如激光雷达与摄像头数据配准)。
算法选择：根据场景选择卡尔曼滤波(动态系统)、贝叶斯网络(静态高层信息)或深度学习(复杂非线性关系)。
三、实验设备
以GLCG3000型传感器实验台为例，关键配置包括：
传感器模块：应变片、热电偶、光纤传感器、霍尔传感器、激光雷达模拟输出等。
数据采集系统：12位A/D采集卡(USB接口，支持±15V量程)，配套虚拟仪器软件(示波器、频谱分析)。
辅助设备：振动源、加热装置、可调光源(用于模拟环境干扰)。
四、实验步骤
传感器选型与部署
选择互补性传感器：如光纤传感器(位移) + 压电传感器(振动) + 热电偶(温度)。
布局设计：确保传感器测量范围覆盖实验台关键区域(如机械臂运动路径)。
数据采集与预处理
同步采集：通过统一触发信号实现多传感器数据同步。
噪声处理：应用中值滤波(去除脉冲噪声)或低通滤波(平滑高频干扰)。
特征提取与对齐
特征提取：
振动信号：傅里叶变换提取频域特征(如主频幅值)。
温度数据：统计时间序列的均值与方差。
时空对齐：
时间同步：基于硬件触发或时间戳匹配(误差<1ms)。
空间校准：通过标定板确定传感器外参(如摄像头与激光雷达的坐标转换矩阵)。
融合算法实现
简单融合：加权平均法(公式：Xˉ=∑i=1nwiXi，权重wi根据传感器精度分配)。
动态系统融合：卡尔曼滤波(预测-更新迭代，适用于运动目标跟踪)。
深度学习：构建CNN+LSTM网络，输入多传感器时序数据，输出融合决策(如异常状态预警)。
实验验证
定量指标：计算融合结果与真值的均方误差(MSE)、识别准确率(如机械臂抓取成功率)。
对比实验：对比单一传感器与融合系统的性能(如温度突变场景下，融合系统响应时间缩短40%)。
五、典型应用场景
环境监测
融合温湿度、气压传感器数据，构建环境舒适度模型(误差<2%)。
机器人导航
视觉传感器(障碍物识别) + IMU(姿态估计)融合，实现精准定位(位置误差<5cm)。
工业预测维护
振动传感器(轴承状态) + 电流传感器(电机负载)融合，提前3小时预测设备故障。
六、实验安全与规范
操作安全
传感器量程控制：如热电偶测量范围(-200℃~350℃)，避免超限损坏。
电气隔离：使用隔离电源(如±15V独立供电)，防止短路影响其他模块。
数据规范
存储原始数据与融合结果(CSV格式)，便于后续分析。
标注异常数据(如振动传感器受电磁干扰时段)。
七、扩展思考
算法优化：探索Transformer模型处理高维传感器数据(如多光谱图像+激光雷达点云)。
硬件升级：集成毫米波雷达(测速)与红外传感器(热成像)，构建更复杂的融合系统。
通过以上设计，学生可系统掌握多传感器融合的全流程技术，为智能系统开发奠定基础。