The principle of sensor fusion is t

The principle of sensor fusion is to combine information from various sensing
sources since no individual sensing technology is ideally suited for vehicle automation
under all modes of use. The appropriate sensor will depend on the field
status at the time of operation. But even under a given field operation, the
availability of data from multiple sensors provides opportunities to better integrate
the data to provide a result superior to the use of the individual sensor. Fig. 2
illustrates one example of a sensor fusion system to combine information from
multiple sensors.
Benson et al. (1998) used GDS and GPS together for vehicle guidance based on
dead reckoning as a simple path planner. The system was tested at slow speeds
(1.12 m:s) and had an average error of less than 1 cm, which compared favorably
to GPS-based guidance. When implementing a 3-m step change in responses the
sensor fusion system had a maximum overshoot of 12%. Under GPS-under mode
the system experienced a 50% overshoot.
Noguchi et al. (1998) developed a guidance system by the sensor fusion integration
with machine vision, RTK-GPS and GDS sensors. An Extended Kalman Filter
(EKF) and a statistical method based on a two-dimensional Probability Density
Function were adopted as a fusion integration methodology.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

หลักการของการหลอมเหลวของเซ็นเซอร์จะรวมข้อมูลจากการตรวจต่าง ๆแหล่งเนื่องจากเทคโนโลยี sensing ไม่ละจะเหมาะสำหรับรถอัตโนมัติภายใต้โหมดทั้งหมดใช้ เซ็นเซอร์ที่เหมาะสมจะขึ้นอยู่กับฟิลด์สถานะในเวลาของการดำเนินงาน แต่แม้ภาย ใต้การ ดำเนินการของฟิลด์ที่กำหนด การความพร้อมของข้อมูลจากเซนเซอร์หลายให้โอกาสดีรวมข้อมูลให้ผลลัพธ์ที่เหนือกว่าการใช้เซ็นเซอร์แต่ละตัว Fig. 2แสดงตัวอย่างหนึ่งของระบบเซ็นเซอร์หลอมรวมข้อมูลจากเซ็นเซอร์หลายเบนสันและ al. (1998) ใช้ GDS และ GPS กันตามคำแนะนำของยานพาหนะdead reckoning เป็นการวางแผนเส้นทางง่าย ๆ ระบบทดสอบที่ความเร็วช้า(1.12 m:s) และมีข้อผิดพลาดเฉลี่ยน้อยกว่า 1 ซม. ซึ่งเปรียบเทียบพ้องต้องกันการใช้ GPS แนะนำ นำการเปลี่ยนแปลงขั้นตอน 3 m ในการตอบสนองระบบเซ็นเซอร์ฟิวชั่นมี overshoot สูงสุด 12% ภายใต้จีพีเอส-ภายใต้โหมดระบบมี overshoot 50%Noguchi et al. (1998) พัฒนาระบบคำแนะนำ โดยการเซ็นเซอร์หลอมรวมจักรวิทัศน์ RTK GPS และเซ็นเซอร์ GDS ตัวกรอง Kalman แบบขยาย(EKF) และวิธีการทางสถิติตามความหนาแน่นความน่าเป็นสองมิติฟังก์ชันถูกนำมาใช้เป็นการหลอมรวมระหว่าง

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

หลักการของฟิวชั่นเซ็นเซอร์คือการรวมข้อมูลจากการตรวจวัดต่าง ๆ
เนื่องจากไม่มีแหล่งที่มาของเทคโนโลยีการตรวจจับบุคคลที่เหมาะสมอย่างยิ่งสำหรับรถอัตโนมัติ
ภายใต้ทุกโหมดการใช้งาน เซ็นเซอร์ที่เหมาะสมจะขึ้นอยู่กับข้อมูล
สถานะในช่วงเวลาของการดำเนินงาน แต่ถึงแม้จะอยู่ภายใต้การดำเนินงานของข้อมูลที่กำหนด
ความพร้อมของข้อมูลจากเซ็นเซอร์หลายให้โอกาสที่ดีในการรวม
ข้อมูลเพื่อให้ผลดีกว่าการใช้เซ็นเซอร์ของแต่ละบุคคล มะเดื่อ 2
แสดงให้เห็นถึงตัวอย่างหนึ่งของระบบฟิวชั่นเซ็นเซอร์ที่จะรวมข้อมูลจาก
เซ็นเซอร์หลาย.
เบนสันและคณะ (1998) ที่ใช้ GDS และ GPS ร่วมกันเพื่อขอคำแนะนำรถอยู่บนพื้นฐานของ
การคำนวณที่ตายเป็นผู้วางแผนเส้นทางที่เรียบง่าย ระบบได้รับการทดสอบที่ความเร็วช้า
(1.12 m: s) และมีข้อผิดพลาดเฉลี่ยน้อยกว่า 1 เซนติเมตรซึ่งเทียบ
คำแนะนำจีพีเอสที่ใช้ เมื่อการดำเนินการเปลี่ยนแปลงขั้นตอนที่ 3 เมตรในการตอบสนอง
ของระบบฟิวชั่นเซ็นเซอร์มีแหกสูงสุด 12% ภายใต้จีพีเอสภายใต้โหมด
ระบบที่มีประสบการณ์แหก 50%.
โนกูชิและคณะ (1998) การพัฒนาระบบการแนะนำโดยบูรณาการฟิวชั่นเซ็นเซอร์
ที่มีวิสัยทัศน์เครื่อง RTK-GPS และเซ็นเซอร์ GDS ขยายตัวกรองคาลมาน
(EKF) และวิธีการทางสถิติขึ้นอยู่กับความน่าจะเป็นสองมิติความหนาแน่นของ
ฟังก์ชั่นที่ถูกนำมาใช้เป็นวิธีบูรณาการฟิวชั่น

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

หลักการของการเซนเซอร์เพื่อรวมข้อมูลจากแหล่งข้อมูลต่าง ๆ เนื่องจากไม่มีบุคคลสัมผัส

เป็นเทคโนโลยีอัตโนมัติเหมาะสำหรับยานพาหนะภายใต้โหมดของการใช้ เซ็นเซอร์ที่เหมาะสมจะขึ้นอยู่กับสนาม
สถานะในเวลาของการดำเนินงาน แต่แม้ภายใต้การกำหนดเขต
ความพร้อมของข้อมูลจากเซนเซอร์หลายตัวมีโอกาสที่จะดีขึ้นรวม
ข้อมูลเพื่อให้ผลที่ดีกว่าการใช้เซ็นเซอร์แต่ละ รูปที่ 2 แสดงให้เห็นถึงตัวอย่างของฟิวชั่น
ระบบเซ็นเซอร์เพื่อรวมข้อมูลจากเซนเซอร์หลายตัว
.
เบนสัน et al . ( 1998 ) ที่ใช้ระบบ GPS สำหรับนำทางยานพาหนะและร่วมกันบนพื้นฐานของการคำนวณเป็นวางแผน
เส้นทางง่ายระบบทดสอบที่ความเร็วช้า
( 1.12 M : s ) และมีความคลาดเคลื่อนเฉลี่ยน้อยกว่า 1 เซนติเมตร ซึ่งเทียบพ้องต้องกัน
GPS นำทางตาม เมื่อการเปลี่ยนแปลงขั้นตอนในการตอบสนอง 3-m ระบบฟิวชั่นเซ็นเซอร์
มีแบบสูงสุด 12% ภายใต้โหมด GPS ภายใต้ระบบที่มีประสบการณ์ 50%

ต โนงุจิ et al . ( 1998 ) พัฒนาระบบการแนะแนว โดยเซ็นเซอร์ฟิวชั่นรวม
ด้วยวิสัยทัศน์และเครื่อง rtk-gps ระบบเซ็นเซอร์ การใช้ตัวกรองคาลมาน
( EKF ) และวิธีการทางสถิติจากสองมิติเป็นลูกบุญธรรมเป็นฟังก์ชันความหนาแน่นของความน่าจะเป็น
หลอมรวมวิธีการ .