传感器融合算法是人工智能领域的一个重要分支，它涉及将来自不同传感器或同一传感器不同通道的数据进行综合处理，以获得更准确、更可靠的信息。以下是一些关于传感器融合算法的基本概念和常用算法。
常用传感器融合算法
卡尔曼滤波器（Kalman Filter） 卡尔曼滤波器是一种线性、高斯滤波器，它通过最小化误差方差来估计动态系统的状态。它是传感器融合中应用最广泛的方法之一。
粒子滤波器（Particle Filter） 粒子滤波器是一种非线性和非高斯滤波器，它通过模拟大量粒子来估计系统的状态。它适用于处理复杂非线性系统。
自适应滤波器（Adaptive Filter） 自适应滤波器是一种能够根据输入信号自动调整其参数的滤波器。它适用于处理动态变化的信号。
实践案例
以下是一个本站链接，您可以了解传感器融合算法在自动驾驶领域的应用：
图片展示
下面展示一张传感器融合算法的示意图：
希望这篇教程能帮助您更好地理解传感器融合算法。如果您有任何疑问，欢迎在评论区留言。