У данашњем глобалном таласу интелигенције, сензори једног типа-више нису довољни да испуне захтеве за свеобухватним и тачним информацијама у сложеним сценаријима. Технологија фузије сензора, свеобухватном обрадом сензорских података са различитих принципа, локација и димензија, конструише потпунији и поузданији систем за разумевање окружења и објеката, постајући кључни покретач за надоградњу интелигентних система.
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" ефекат у потискивању буке, верификацији редундантности и издвајању карактеристика, чиме се побољшава робустност и{1}}тачност доношења одлука система у динамичним и сложеним окружењима.
Из техничке перспективе, фузија сензора обухвата три слоја: слој података, слој карактеристика и слој одлучивања. Фузија слоја података директно врши просторно-временско поравнање и пондерисану синтезу сирових сигнала, погодних за низове сензора са добром синхронизацијом и униформним форматима. Фузија слоја обележја прво издваја типичне карактеристике из сваког извора података, а затим врши анализу корелације, смањујући рачунарско оптерећење уз задржавање кључних информација. Фузија слоја одлуке, након што сваки сензор независно заврши идентификацију или класификацију, долази до коначног закључка путем гласања, Бајесовог закључивања или интеграције неуронске мреже, нудећи високу флексибилност и погодност за хетерогене комбинације сензора. У практичним применама, одговарајући слој или хибридна стратегија се често бирају на основу-захтева у реалном времену, рачунарских ресурса и сложености сценарија.
Значај фузије сензора није само у побољшању квалитета перцепције, већ и у оснаживању интелигентних апликација на више домена. У интелигентној производњи, спајање вибрација, температуре и сигнала акустичне емисије омогућава фину-процену здравственог статуса опреме и рано упозорење о потенцијалним кваровима. У интелигентним транспортним системима, спајање видео записа, ЛиДАР-а и података о позиционирању прецизно реконструише путање возила и пешака, оптимизујући време сигнала и безбедносна упозорења. У мониторингу животне средине, фузиони гас, честице и подаци метеоролошких сензора омогућавају прецизније праћење извора загађења и предвиђање трендова дифузије. Штавише, фузиона технологија такође показује велико обећање у областима као што су навигација робота, избегавање препрека дроном и дијагноза уз помоћ медицинске слике{6}}.
Са напретком у ивичним рачунарима и алгоритмима вештачке интелигенције, фузија сензора се развија ка ниском кашњењу, прилагодљивости и само{0}}учењу. У будућности, користећи дистрибуирану сарадњу и унакрсно{2}}модално учење, системи фузије ће ефикасније интегрисати масивне хетерогене сензорне ресурсе, пружајући солидну подршку за изградњу интелигентних сензорних мрежа у свим сценаријима и континуирано проширујући дубину и ширину људске спознаје и интервенције у физичком свету.
