什麼是感測器融合？
當多個感測器設備匯集在一起以產生資料資訊時，此概念稱為感測器融合。感測器融合或感測器資料融合是一種結合來自多個感測器資料的技術，以創建更準確可靠的模型。透過使用軟體演算法，部署可以利用多種類型感測器的優勢。
不同類型的感測器與資料
感測器涵蓋所有類型的物聯網設備。這包括攝影鏡頭、光學雷達 (LiDAR)、雷達、GPS 或任何其他輸出訊號以偵測環境事件和變化的設備。這些感測器都會收集資料並將相應的資訊傳送至其他電子設備（通常是電腦）進行處理。感測器融合會創建各種資料，而輸入和處理的資料類型則定義了感測器融合的意涵。
為何如此重要？
感測器融合的功能和意義可比喻為人體的五種感官。五種感官中的每一種都讓人能夠理解周圍的環境並準確處理周圍的資訊。每種感官都是獨特的，因為它們以不同的方式觀察和收集資訊。透過結合我們的不同感官功能 (視覺、聽覺、味覺、嗅覺和觸覺)，我們的身體可以形成更完整的資訊圖，以根據收到的資料做出決策。所有感官共同將資訊傳送到我們的大腦，然後做出明智的決策。例如，如果我們在一個有瓦斯洩漏的房間裡，雖然我們看不到瓦斯，但從洩漏源發出的氣味會提醒我們的大腦，我們必須迅速離開房間。
每個感官輸入都有其優勢，共同構建更完整的圖像，並有助於彌補個別的劣勢。我們的大腦是將拼圖碎片拼湊起來的中央處理單元。當我們將各種類型的個別感測器結合起來，以幫助做出明智的決策，並確保工業應用中的安全性和可靠性時，同樣的概念也適用。
核心概念是利用每種感測器的優勢，同時彌補它們的劣勢。例如，攝影鏡頭可以提供高解析度圖像，但在弱光條件下表現不佳，而光學雷達攝影鏡頭可以準確測量距離，但在識別顏色或紋理方面表現不佳。透過融合這些感測器的資料，可以獲得更全面和準確的表示。
感測器融合的關鍵原則
感測器融合遵循嚴格的方法，以有效率和有效地組合來自多個感測器的資料，而不會深入探討技術細節。不同的方法在複雜度、計算要求以及它們能夠提供的準確度方面有所不同。感測器融合的複雜性質正是它能夠全面理解周圍環境和現有情況的強大方式。在本部落格中，我們將涵蓋感測器融合在資料處理中分類和歸類的各種方式。
感測器融合配置和分類的類型
感測器都位於特定應用程式周圍的各種位置和放置處。這些設備的運作方式也因應用程式而異。然而，它們以某種方式執行收集資料的必要功能。為了更好地理解感測器融合，我們必須研究人們如何整合感測器融合，並選擇如何為其應用程式收集必要的資料。
集中式、分散式和分佈式融合
在感測器融合中，集中式、分散式和分佈式是一種常見的分類，許多整合商在回答「感測器融合應該在哪裡進行？」這個問題時可能會選擇遵循。這可能涵蓋從主電腦、獨立感測器到兩者混合處理收集的資料。
- 集中式 – 所有資料都傳送至中央單元進行處理。
- 分散式 – 每個感測器處理（融合）資料，然後將其轉發給下一個感測器。
- 分佈式 – 感測器節點按預設間隔通訊，在本地處理資料，然後將其發送至下一個單元。
下方是一個簡單的圖形，顯示每個感測器融合發生在哪裡，以幫助更好地視覺化感測器融合的位置。
(圖片來源：thinkautonomous.ai)
資料層級感測器融合
另一種對感測器融合處理進行分類的方法是透過確定資料差異的層級。感測器融合的層級通常會詢問：「資料應該在何時融合？」
低層級（資料層級）：在低層級，感測器融合旨在融合感測器產生的所有原始資料，然後進行處理。這引入了最基本的資料收集形式，確保捕捉並處理每一條資訊。其缺點是需要處理大量的資料。
中層級（特徵層級）：在中層級，資料在經過處理器或感測器初步解譯後才進行融合，而不是直接從原始資料融合。這個融合層級涉及首先從每個感測器的資料中提取相關特徵，然後將其組合以創建統一的圖像。
高層級（決策層級）：決策層級融合涉及整合由個別感測器或處理單元獨立做出的決策或結果。決策層級融合的重點是每個感測器處理和決策過程的最終結果，而不是直接合併原始資料或特徵。
感測器融合競爭等級
感測器層級的最終分類與融合應該做什麼有關。這通常代表了感測器之間的首選結果和協調流程。
互補性：這種感測器融合類型由相互獨立的感測器組成，但當它們的輸出組合在一起時，會創建一個更完整的圖像。例如，在房間周圍放置的幾個攝影鏡頭，並聚焦在房間的不同部分，可以共同提供房間的樣貌。這種融合的優勢在於它通常提供最高水準的準確度。
競爭性/冗餘：當感測器融合以競爭性或冗餘方式設定時，感測器會提供相同目標的獨立測量。透過這樣做，每個輸出的組合資料提供高度的完整性。
合作性：合作性融合涉及獨立感測器提供資料，當這些資料結合在一起時，會提供單一感測器無法提供的資訊。每個感測器都提供不同的視角，用於生成整體資訊。這種融合最為複雜，因為它對可能的不準確性和錯誤很敏感。然而，合作性融合可以提供其他技術中找不到的獨特視角。
(圖片來源：sciencedirect)
感測器融合演算法
為了實現感測器融合，資料科學家使用演算法來正確管理和數學化地合併要處理的資料。感測器融合演算法在決定資料如何共同處理方面扮演著重要角色。演算法的選擇取決於特定的應用程式、感測器的性質以及所需的準確度和穩健性。有些演算法更適合線性系統，而另一些則擅長處理非線性或不確定的環境。
以下僅列出感測器融合中一些最常用的演算法類型。
- 卡爾曼濾波
- 貝葉斯網路
- 中央極限定理
-
神經網路
融合演算法很複雜，並且需要大量的數學概念作為基礎。要了解有關融合演算法複雜性質的更多資訊，我們推薦這篇科學期刊，其中更詳細地介紹了這些演算法。
感測器融合的挑戰/限制
儘管感測器融合提供了許多好處，但也伴隨著一系列挑戰。同步來自不同感測器的資料、處理感測器不準確性以及管理計算複雜性是研究人員和工程師需要克服的一些障礙。
感測器融合的複雜性在於多種不同的感測器技術結合在一起。感測器融合的主要挑戰是多個感測器產生的資料複雜性。這導致對處理和儲存、延遲和效能的需求增加，這可能會增加總體成本和複雜性。
感測器融合由於其複雜性而帶來的另一個挑戰是資料雜訊和資料相關性。不同的感測器以不同的方式貢獻資料，這對產生正確和準確的結果造成了困難的要求。感測器還可能引入雜訊，這可能會影響融合資料的整體完整性。
加固邊緣運算：在嚴苛環境中強化感測器融合
加固邊緣運算在實現和增強感測器融合方面發揮著關鍵作用，尤其是在傳統運算基礎設施不切實際的環境中。它與物聯網感測器一起形成了一種關係，將處理能力直接帶到感測器源。
瞭解加固邊緣運算
堅固型邊緣運算是將運算資源部署到靠近資料生成點的邊緣。堅固型邊緣運算將即時處理帶入部署中，在這些部署中，低延遲、穩固性及任務關鍵型決策對營運至關重要。這些專業硬體是專為承受惡劣條件等非傳統環境而打造。灰塵、碎屑、水、寬電壓、衝擊和震動都是嚴重影響電腦效能的因素。
結合來自多個感測器的資料需要大量資源才能即時收集、分析和處理資料。堅固型邊緣工業電腦提供必要的平台，不僅讓物聯網感測器能夠無縫整合，還提供處理能力，透過感測器融合技術實現無縫通訊，從而得出必要的結論。當涉及到集中式感測器融合技術時，所有資料都會轉發到單一運算單元，這一點尤其如此。
透過在生成點直接處理資料，堅固型邊緣運算有助於緩解因資料傳輸至雲端中心而產生的延遲、頻寬和安全漏洞等挑戰。透過有效消除相關挑戰，企業可以在其營運中實現更高效的生產力和自動化。
堅固型邊緣運算的優點：
- 降低延遲
- 資料隱私/安全
- 頻寬最佳化
- 惡劣環境下的可靠性
- 冗餘與穩固性
- 可擴充性
- 成本效益
堅固型邊緣運算與感測器融合技術的強大結合，有助於解決即時處理的挑戰。隨著感測器資料逐年增加，堅固型邊緣運算有助於使產業能夠充分利用感測器融合的潛力，推動不斷變化的技術領域的創新。
堅固型邊緣人工智慧
我們不斷報導的最大趨勢之一是堅固型邊緣人工智慧。領先研究公司 Gartner 已將其視為工業 4.0 生產力革命的領先趨勢。感測器融合在資料來源驅動智慧決策方面發揮不可或缺的作用，這並不例外。將人工智慧演算法部署到邊緣裝置，可以對事件進行快速分析和回應。從圖像、視訊和音訊等感測器資料，成為邊緣人工智慧系統的寶貴輸入。這些系統採用機器學習模型來提取有意義的見解、偵測模式並立即做出明智決策。從辨識工業機械中的異常情況到辨識監控視訊中的物體，邊緣人工智慧將原始感測器資料轉換為邊緣的可操作情報，為實際應用中提高效率、安全性和自動化開闢了道路。
感測器融合的應用
感測器融合廣泛應用於各種工業應用中，每一種應用都受益於其提供更精確可靠的洞察力。一些值得注意的應用包括：
- 工業自動化
- 機器人
- 智慧城市
- 智慧交通與鐵路
- 自動駕駛車輛
感測器融合是一種強大的技術，透過結合來自各種感測器的資料，使我們能夠理解世界。其應用遍及各行各業，在塑造技術的未來方面發揮關鍵作用。隨著我們不斷創新，感測器融合無疑將在我們這個日益感測器豐富的世界中，繼續成為提升感知和決策的基石。