多传感器信息融合技术在智能驾驶系统中的应用 [日期：2004-12-8] 来源：电子技术应用  作者：赵敏华 安毅生 黄永宣 [字体：大 中 小] 　  摘要：介绍了当今国际上流行的几种智能驾驶系统，并分析了采用单一传感器的驾驶系统中存在的问题，给出了信息融合技术的原理和结构。讨论了多传感器信息融合技术在智能驾驶系统（ITS）中的应用算法及其有待进一步解决的问题。     关键词：贝叶斯估计 信息融合 障碍探测 智能驾驶 随着传感器技术、信息处理技术、测量技术与计算机技术的发展，智能驾驶系统（辅助驾驶系统一无人驾驶系统）也得了飞速的发展。消费者越来越注重驾驶的安全性与舒

数据融合matlab代码ECE767 多目标跟踪和多传感器信息融合 作业1 在以下情况下实现最近邻居EKFor CMKFtracker： 目标： 使用恒速模型移动单个目标。 传感器： 位置：[1000 500]，固定（即速度= [0 0]）测量：范围和方位角误差标准偏差：范围= 10 m，方位角= 0.01 rad采样时间= 2s Pd = 0.9错误警报密度（λ）= 1e-4覆盖范围：[0至10000] m方位角[-pi至pi] 追踪器： 假设音轨已经初始化。 使用简单的最近邻居数据关联（获取最接近的度量值）使用EKF或CMKF过滤 绩效评估： 评估RMSE在报告中， 请包括以下内容： Matlab代码图显示真相和估计轨迹图显示RMSE 截止日期：2019年10月17日

这是数据融合方面的书，对学习雷达数据处理很有好处。

研究生系列教材，多传感器信息融合及其应用，杨万海

多传感器信息融合及应用，是信息融合技术的经典著作之一

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多传感器信息融合的研究现状和发展趋势，黎娜，魏洪涛，多传感器信息融合广泛应用于智能机器人、自动目标识别、战场监视、医疗诊断、图像处理等领域。本文系统地讨论了多传感器信息融合

提出了一种用于粒子滤波的两阶段信息融合方案。 它的主要特征是，不仅在似然模型中，而且在重要性采样阶段，都融合了多传感器数据。 通过按顺序合并多传感器数据，可以逐步改善建议密度。 因此，可以获得高质量的粒子，因此可以获得更准确的估计。

基于模糊神经网络的多传感器信息融合，提出了一种简单、有效的分区算法来确定障碍物的距离和方位。采用BP神经网络对障碍物环境进行分类以及模式识别，为移动机器人的导航和避障提供了一种有效的方法。