什麼是感測器融合？讓我們從“盲人摸象”講起！

今天，我們的生活高度依賴感測器。感測器作為人類“五感”的延伸，去感知這個世界，甚至可以觀察到我們人體感知不到的細節，這種能力也是未來智慧化社會所必須的。

不過，單個感測器的性能再卓越，在很多場景中還是無法滿足人們要求。比如汽車中雷達可以根據生成的點雲，判斷出前方有障礙物，但想準確得知這個障礙物是什麼，還需要車用攝影鏡頭幫忙“看”一眼；如果想感測這個物體的運動狀態，可能還需要毫米波雷達來助陣。

這個過程就好比我們熟悉的“盲人摸象”，每個感測器基於自己的特性和專長，只能看到被測物件的某一個方面的特徵，而只有將所有特徵資訊都綜合起來，才能夠形成更為完整而準確的洞察。這種將多個感測器整合在一起來使用的方法，就是所謂的“感測器融合”。

合而為一

對於感測器融合，一個比較嚴謹的定義是：利用電腦技術將來自多感測器或多源的資訊和資料，在一定的準則下加以自動分析和綜合，以完成所需要的決策和估計而進行的資訊處理過程。這些作為資料來源的感測器可以是相同的（同構），也可以是不同的（異構），但它們並不是簡單地堆砌在一起，而是要從資料層面進行深度地融合。

實際上，感測器融合的例子在我們生活中已經屢見不鮮。歸納起來，使用感測器融合技術的目的主要有三類：

• 獲得全域性的認知。單獨一個感測器功能單一或性能不足，加在一起才能完成一個更高階的工作。比如我們熟悉的9軸MEMS運動感測器單元，實際上就是3軸加速感測器、3軸陀螺儀和3軸電子羅盤（地磁感測器）三者的合體，通過這樣的感測器融合，才能獲得準確的運動感測資料，進而在高端VR或其他應用中為用戶提供逼真的沉浸式體驗。
• 細化探測顆粒度。比如在地理位置的感知上，GPS等衛星定位技術，探測精度在十米左右且在室內無法使用，如果我們能夠將Wi-Fi、藍牙、UWB等局域定位技術結合進來，或者增加MEMS慣性單元，那麼對於室內物體的定位和運動監測精度就能實現數量級的提升。
• 實現安全。這方面，自動駕駛是最典型的例子，各個車載感測器獲取的資訊之間必須互為備份、相互印證，才能做到真正的安全無虞。比如當自動駕駛級別提升到L3以上時，就會在車載攝像頭的基礎上引入毫米波雷達，而到了L4和L5，雷射雷達基本上就是標配了，甚至還會考慮將通過V2X車聯網收集的資料融合進來。

圖1：自動駕駛中使用的多種車載感測器示例（圖片來源：網路）

總之，感測器融合技術恰似一個“教練”，能夠將性能各異的感測器捏合成一個團隊，合而為一又相互取長補短，共同去贏得一場比賽。

融合之道

選定了需要融合的感測器，怎麼融合則是下一步要考慮的問題。感測器融合的體系結構，按照融合的方式分為三種：

• 集中式：集中式感測器融合就是將各個感測器獲得的原始資料，直接送至中央處理器進行融合處理，這樣做的好處是精度高、演算法靈活，但是由於需要處理的資料量大，對中央處理器的算力要求更高，還需要考慮到資料傳輸的延遲，實現難度大。
   
• 分散式：所謂分散式，就是在更靠近感測器端的地方，先對各個感測器獲得的原始資料進行初步處理，然後再將結果送入中央處理器進行資訊融合計算，得到最終的結果。這種方式對通信頻寬的需求低、計算速度快、可靠性好，但由於會對原始資料進行過濾和處理，會造成部分資訊的丟失，因此原理上最終的精度沒有集中式高。
   
• 混合式：顧名思義，就是將以上兩種方法相結合，部分感測器採用集中式融合方式，其他的感測器採用分散式融合方式。由於兼顧了集中式融合和分散式的優點，混合式融合框架適應能力較強，穩定性高，但是整體的系統結構會更複雜，在資料通信和計算處理上會產生額外的成本。

對於感測器融合方案，還有一種按照資料資訊處理階段進行分類的思路。一般來說，資料的處理要經過獲取資料、特徵提取、識別決策三個層級，在不同的層級進行資訊融合，策略不同，應用場景不同，產生的結果也不同。

按照這種思路，可以將感測器融合分為資料級融合、特徵級融合和決策級融合。

• 資料級融合：就是在多個感測器採集資料完成後，就對這些資料進行融合。但是資料級融合處理的資料必須是由同一類感測器採集的，不能處理不同感測器採集的異構資料。
   
• 特徵級融合：從感測器所採集的資料中提取出能夠體現監測物件屬性的特徵向量，在這個層級上對於監測物件特徵做資訊融合，就是特徵級融合。這種方式之所以可行，是由於部分關鍵的特徵資訊，可以來代替全部資料資訊。
   
• 決策級融合：在特徵提取的基礎上，進行一定的判別、分類，以及簡單的邏輯運算，做出識別判斷，在此基礎上根據應用需求完成資訊融合，進行較高級的決策，就是所謂的決策級融合。決策級融合一般都是應用導向的。

如何選擇感測器融合的策略和架構，沒有一定之規，需要根據具體的實際應用而定，當然也需要綜合算力、通信、安全、成本等方面的要素，做出正確的決策。

未來趨勢

不論是採用哪種感測器融合架構，你可能都會發現，感測器融合很大程度上是一個軟體工作，主要的重點和難點都在演算法上。因此，根據實際應用開發出高效的演算法，也就成了感測器融合開發工作的重中之重。

在優化演算法上，人工智慧的引入是感測器融合的一個明顯發展趨勢。通過人工神經網路，可以模仿人腦的判斷決策過程，並具有持續學習進化的可擴展能力，這無疑為感測器融合的發展提供了加速度。

雖然軟體很關鍵，但是在感測器融合過程中，也並非沒有硬體施展拳腳的機會。比如，如果將所有的感測器融合演算法處理都放在主處理器上做，處理器的負荷會非常大，因此近年來一種比較流行的做法是引入感測器中樞（Sensor Hub），它可以在主處理器之外獨立地處理感測器的資料，而無需主處理器參與。這樣做，一方面可以減輕主處理器的負荷，另一方面也可以通過減少主處理器工作的時間降低系統功耗，這在可穿戴和物聯網等功耗敏感型應用中，十分必要。

圖2，感測器中樞示例：在這個健康可穿戴感測器系統中，MAX32664作為感測器中樞可以對光學和運動感測器的資料資訊進行融合處理（圖片來源：Maxim Integrated）

有市場研究資料顯示，對感測器融合系統的需求將從2017年的26.2億美元增長到2023年的75.8億美元，複合年增長率約為19.4％。 可以預判，未來感測器融合技術和應用的發展將呈現出兩個明顯的趨勢：

自動駕駛的驅動下，汽車市場將是感測器融合技術最重要的賽道，並將由此催生出更多的新技術和新方案。

此外，應用多元化的趨勢也將加速，除了以往那些對於性能、安全要求較高的應用，在消費電子領域感測器融合技術將迎來巨大的發展空間。

總之，感測器融合為我們洞察這個世界提供了更有效的方法，讓我們遠離“盲人摸象”般的尷尬，進而在這個洞察力的基礎上，塑造更智慧的未來。