今天，我們的生活高度依賴傳感器。傳感器作為人類“五感”的延伸，去感知這個世界，甚至可以觀察到人體感知不到的細節，這種能力也是未來智能化社會所必須的。
不過，單個傳感器的性能再卓越，在很多場景中還是無法滿足人們要求。比如汽車中昂貴的激光雷達可以根據生成的點云，判斷出前方有障礙物，但想準確得知這個障礙物是什么，還需要車載攝像頭幫忙“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”，每個傳感器基于自己的特性和專長，只能看到被測對象的某一個方面的特征，而只有將所有特征信息都綜合起來，才能夠形成更為完整而準確的洞察。這種將多個傳感器整合在一起來使用的方法，就是所謂的“傳感器融合”。
對于傳感器融合，一個比較嚴謹的定義是：利用計算機技術將來自多傳感器或多源的信息和數據，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信息處理過程。這些作為數據源的傳感器可以是相同的（同構），也可以是不同的（異構），但它們并不是簡單地堆砌在一起，而是要從數據層面進行深度地融合。
實際上，傳感器融合的例子在我們生活中已經屢見不鮮。歸納起來，使用傳感器融合技術的目的主要有三類：
·獲得全局性的認知。單獨一個傳感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運動傳感器單元，實際上就是3軸加速傳感器、3軸陀螺儀和3軸電子羅盤（地磁傳感器）三者的合體，通過這樣的傳感器融合，才能獲得準確的運動感測數據，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，那么對于室內物體的定位和運動監測精度就能實現數量級的提升。
·實現安全冗余。這方面，自動駕駛是最典型的例子，各個車載傳感器獲取的信息之間必須互為備份、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，激光雷達基本上就是標配了，甚至還會考慮將通過V2X車聯網收集的數據融合進來。
總之，傳感器融合技術恰似一個“教練”，能夠將性能各異的傳感器捏合成一個團隊，合而為一又相互取長補短，共同去贏得一場比賽。
選定了需要融合的傳感器，怎么融合則是下一步要考慮的問題。傳感器融合的體系結構，按照融合的方式分為三種：
·集中式：集中式傳感器融合就是將各個傳感器獲得的原始數據，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、算法靈活，但是由于需要處理的數據量大，對中央處理器的算力要求更高，還需要考慮到數據傳輸的延遲，實現難度大。
·分布式：所謂分布式，就是在更靠近傳感器端的地方，先對各個傳感器獲得的原始數據進行初步處理，然后再將結果送入中央處理器進行信息融合計算，得到最終的結果。這種方式對通信帶寬的需求低、計算速度快、可靠性好，但由于會對原始數據進行過濾和處理，會造成部分信息的丟失，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，部分傳感器采用集中式融合方式，其他的傳感器采用分布式融合方式。由于兼顧了集中式融合和分布式的優點，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復雜，在數據通信和計算處理上會產生額外的成本。
對于傳感器融合方案，還有一種按照數據信息處理階段進行分類的思路。一般來說，數據的處理要經過獲取數據、特征提取、識別決策三個層級，在不同的層級進行信息融合，策略不同，應用場景不同，產生的結果也不同。
按照這種思路，可以將傳感器融合分為數據級融合、特征級融合和決策級融合。
·數據級融合：就是在多個傳感器采集數據完成后，就對這些數據進行融合。但是數據級融合處理的數據必須是由同一類傳感器采集的，不能處理不同傳感器采集的異構數據。
·特征級融合：從傳感器所采集的數據中提取出能夠體現監測對象屬性的特征向量，在這個層級上對于監測對象特征做信息融合，就是特征級融合。這種方式之所以可行，是由于部分關鍵的特征信息，可以來代替全部數據信息。
·決策級融合：在特征提取的基礎上，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信息融合，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。
如何選擇傳感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。
不論是采用哪種傳感器融合架構，你可能都會發現，傳感器融合很大程度上是一個軟件工作，主要的重點和難點都在算法上。因此，根據實際應用開發出高效的算法，也就成了傳感器融合開發工作的重中之重。
在優化算法上，人工智能的引入是傳感器融合的一個明顯發展趨勢。通過人工神經網絡，可以模仿人腦的判斷決策過程，并具有持續學習進化的可擴展能力，這無疑為傳感器融合的發展提供了加速度。
雖然軟件很關鍵，但是在傳感器融合過程中，也并非沒有硬件施展拳腳的機會。比如，如果將所有的傳感器融合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傳感器中樞（Sensor Hub），它可以在主處理器之外獨立地處理傳感器的數據，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。
有市場研究數據顯示，對傳感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，復合年增長率約為19.4％。可以預判，未來傳感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，汽車市場將是傳感器融合技術最重要的賽道，并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，除了以往那些對于性能、安全要求較高的應用，在消費電子領域傳感器融合技術將迎來巨大的發展空間。
總之，傳感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，塑造更智能的未來。
