内容概要：本文详细介绍了一个基于嵌入式物联网技术的安全监控系统实战项目，涵盖从需求分析、硬件选型、软件设计到系统实现与测试的完整开发流程。系统以ESP32为核心控制器，结合PIR传感器、温湿度传感器、MQ-2烟雾传感器和ESP32-CAM摄像头模块，实现实时视频监控、运动检测报警、环境参数监测及数据上传与存储等功能。项目采用C/C++语言和Arduino开发框架，通过Wi-Fi将数据传输至云端，支持远程监控与报警通知。文章还提供了硬件连接图、代码实现、常见问题排查及性能优化策略，并对未来扩展方向提出展望，如引入AI算法、丰富传感器类型和优化用户界面等。; 适合人群：具备一定嵌入式开发基础的初学者和工程技术人员，尤其是对物联网、智能安防系统感兴趣的研发人员； 使用场景及目标：①用于智能家居、工业监控、商业场所和公共场所的安全防护；②帮助开发者掌握嵌入式物联网系统的软硬件集成方法，理解传感器数据采集、无线通信、报警机制和系统优化等关键技术的实现原理； 阅读建议：建议读者结合文中提供的硬件连接图与代码实例，动手搭建原型系统，边实践边调试，深入理解各模块协同工作机制，并参考优化建议持续改进系统稳定性与功能性。

内容概要：本文介绍了一种基于多传感器多尺度一维卷积神经网络（MS-1DCNN）和改进Dempster-Shafer（DS）证据理论的轴承故障诊断系统。系统旨在通过并行处理来自四个传感器（三个振动传感器和一个声音传感器）的时序数据，提取多尺度故障特征，并通过智能融合机制实现对轴承故障的准确分类和不确定度估计。核心创新在于将MS-1DCNN的强大特征提取能力和DS证据理论在不确定性推理方面的优势相结合。系统采用两阶段训练策略，首先独立训练每个MS-1DCNN子网络，然后联合训练DS融合层，以应对数据集规模小而模型复杂的问题。报告详细描述了系统架构、数据规范、训练策略、结果评估与可视化等内容，并展示了该系统在提高故障诊断准确性和鲁棒性方面的优势。 适合人群：具备一定机器学习和深度学习基础，对故障诊断系统设计和实现感兴趣的工程师、研究人员和技术人员。 使用场景及目标：①适用于工业生产中旋转机械设备的故障检测与预防；②通过多传感器数据融合提高诊断的准确性和鲁棒性；③利用改进的DS证据理论处理不确定性和冲突信息，提供可靠的诊断结果和不确定度估计。 其他说明：该系统在设计上考虑了数据集较小的情况，采用了两阶段训练策略和数据增强技术，以防止过拟合并提高模型的泛化能力。未来的研究方向包括扩展到更多类型的传感器、探索更广泛的数据增强技术和合成数据生成方法，以增强模型在复杂真实环境中的诊断性能和可靠性。报告强调了可视化结果的重要性，包括损失与准确率曲线、混淆矩阵、t-SNE/UMAP特征空间可视化以及DS融合与单传感器特征图对比，以全面展示系统的性能提升。

内容概要：本文系统阐述了基于ROS2的智能机器人导航系统的设计与实现，重点围绕ROS2的核心特性（如DDS通信、生命周期管理）展开，结合SLAM、多传感器融合、路径规划与动态避障等关键技术，构建完整的自主导航解决方案。通过Python和C++代码示例，详细展示了传感器数据同步、地图加载、代价地图配置及局部规划避障的实现流程，并依托Nav2导航栈完成从环境感知到路径执行的闭环控制。同时探讨了该系统在仓储物流、服务机器人和工业巡检等场景的应用前景，并展望了ROS2与边缘计算、5G及AI深度融合的发展趋势。; 适合人群：具备ROS基础、熟悉Linux与C++/Python编程，从事机器人软件开发或导航算法研究的工程师及科研人员；适合有一定项目经验的技术人员深入学习。; 使用场景及目标：①掌握ROS2在实际导航系统中的架构设计与节点通信机制；②理解多传感器融合与动态避障的实现方法；③应用于AGV、服务机器人等产品的导航模块开发与优化； 阅读建议：建议结合ROS2实际开发环境动手实践文中代码，重点关注生命周期节点管理和QoS配置，同时扩展学习Nav2的插件化机制与仿真测试工具（如RViz、Gazebo）。

内容概要：本文介绍了激光SLAM（同步激光扫描定位与映射）算法的一项重要改进——增强重定位的Cartographer算法。针对传统Cartographer算法在大型环境中重定位耗时长的问题，提出了优化算法流程、改进匹配策略以及引入多传感器融合的方法。经过在五千平方米车库中的实验证明，新算法将重定位时间从数分钟缩短到3.35秒，极大提升了机器人工作的效率和用户体验。文中不仅详细阐述了技术细节，还提供了改进后的算法源码供开发者研究和使用。 适合人群：从事机器人技术研发的专业人士、对SLAM算法感兴趣的科研人员和技术爱好者。 使用场景及目标：适用于需要提升机器人在复杂环境下快速准确定位能力的应用场景，如自动驾驶车辆、仓储物流机器人等。目标是帮助技术人员理解和掌握最新的SLAM算法优化方法，推动相关领域的技术创新和发展。 其他说明：文章强调了开源精神的重要性，鼓励更多人参与到技术交流和共享中来，共同推进机器人技术的进步。

【内容概要】： 本资源深度剖析基于STM32微控制器的智能安防系统开发全流程，以STM32F407ZGT6为主控芯片，集成PIR人体红外传感器、MQ-2烟雾探测器、HC-SR04超声波模块等多传感器数据融合方案。系统采用FreeRTOS实时操作系统实现任务调度，通过ESP8266 WiFi模块搭建物联网通信链路，支持手机端远程报警与状态监控。内容涵盖硬件电路设计（包含PCB布局优化）、传感器数据采集滤波算法、报警阈值动态调整策略，以及基于STM32CubeMX的工程配置实战。配套提供完整的Keil MDK工程源码、电路原理图、AT指令集调试日志。 ​【适用人群】： 嵌入式开发工程师：需要物联网安防设备开发参考方案；电子信息类专业学生：毕业设计/课程设计需实现完整嵌入式系统；创客爱好者：DIY智能家居安防装置的实践指南；安防产品经理：了解产品市场市场。 ​【使用场景及目标】： 家庭防盗：实时监测非法入侵并触发声光报警； 仓库监控：温湿度异常预警与烟雾火灾检测； 办公室安全：非工作时间移动物体侦测与远程告警 【设计目标】：实现<500ms的紧急事件响应延迟（实测均值320ms）；超低功耗。

### 多传感器融合技术概述 在现代信息技术领域中，多传感器融合技术被广泛应用于自动驾驶、机器人导航、环境监测等多个方面。这项技术的核心在于通过集成多种不同类型传感器的数据来提高系统的感知能力，实现更准确、更全面的信息获取。其中，毫米波雷达与视觉传感器的融合是目前研究热点之一。 ### 毫米波雷达与视觉传感器简介 #### 毫米波雷达 毫米波雷达工作于毫米波段（通常指30GHz至300GHz频段），具有体积小、重量轻、穿透能力强等特点，在恶劣天气条件下的表现尤为突出。它可以测量目标的距离、速度以及角度等信息，适用于远距离目标检测。 #### 视觉传感器 视觉传感器主要包括摄像头，能够捕捉到丰富的图像信息，如颜色、纹理等细节，非常适合进行目标识别与分类。但由于其依赖光线条件，因此在光照不足或强光直射等场景下效果不佳。 ### 多传感器融合原理 多传感器融合旨在通过算法处理不同传感器采集到的数据，实现互补优势。具体而言： 1. **数据预处理**：对原始传感器数据进行清洗、降噪等操作。 2. **特征提取**：从传感器数据中提取有用特征，如雷达的目标距离、速度信息；图像的目标形状、颜色特征等。 3. **数据关联**：确定来自不同传感器的同一目标数据，这一过程往往较为复杂，需要解决时空同步问题。 4. **状态估计**：利用卡尔曼滤波、粒子滤波等方法对目标状态进行估计，提高估计精度。 5. **决策融合**：根据状态估计结果做出最终决策，如自动驾驶中的避障决策。 ### 毫米波雷达与视觉融合应用场景 1. **自动驾驶**：通过融合雷达与视觉数据，可以实现对周围环境的精准感知，包括行人检测、障碍物识别等功能，提升车辆行驶安全性。 2. **机器人导航**：在复杂环境中，利用多传感器融合技术可以帮助机器人更准确地定位自身位置，并规划合理路径。 3. **安防监控**：结合毫米波雷达的全天候特性与视觉传感器的高分辨率图像，能够在各种环境下实现高效监控。 ### 关键技术挑战 尽管毫米波雷达与视觉融合带来了显著优势，但仍面临一些技术难题： 1. **数据同步**：如何确保来自不同传感器的数据在时间上严格同步是一个重要问题。 2. **信息关联**：尤其是在动态变化的环境中，正确关联不同传感器的数据是一项挑战。 3. **计算资源限制**：多传感器融合涉及到大量数据处理，对计算平台提出了较高要求。 ### 结论 随着技术不断进步及应用场景日益扩展，毫米波雷达与视觉传感器的融合将展现出更为广阔的应用前景。通过对两种传感器数据的有效整合，可以有效提升系统的鲁棒性和适应性，为自动驾驶、机器人技术等领域带来革命性变革。未来，随着更多创新算法的提出及相关硬件设备性能的持续优化，我们有理由相信多传感器融合技术将在更多领域发挥关键作用。

为方便管理员更为直观地观察网络安全状况以便迅速作出应变措施, 提出了基于集对分析的网络安全态势评估模型。首先对各个传感器的数据进行预处理, 得到服务器和攻击的规范化数据, 然后利用集对分析理论融合来自多个传感器的数据得到主机的安全态势, 最后采用自下而上的层次化安全态势量化评估模型, 以评估网络的整体态势。通过对DARPA 2000数据集的分析, 证明集对分析比传统方法更能够对网络态势所处的级别进行明确划分, 更好地得出整个网络简单的安全态势。

计算机视觉、激光雷达-相机多传感器融合、相机标定的坐标系描述图

针对被动传感器观测的非线性问题,将无迹变换引入卡尔曼滤波算法中.进一步,针对其弱可观测性,采用多个被动传感器集中式融合跟踪策略,提出了基于无迹卡尔曼滤波的被动多传感器融合跟踪算法.以3个被动站跟踪为例进行仿真研究,结果表明所提出的算法可达到比经典的扩展卡尔曼滤波算法更高阶的跟踪精度.

该课程主要是介绍了各个传感器（如相机，IMU，激光雷达和毫米波雷达等）的基础知识，以及它们之间的对比，如何将它们进行同步（如联合标定，空间同步等）和融合（如信息融合）。同时还包含ubuntu系统下的环境配置教程，如何搭建多传感器融合所需要的环境，点云去畸变以及对其问题，多相机的同步融合实战，相机与IMU的同步实战，相机与激光雷达的同步实战，激光与IMU的同步实战，相机与IMU的融合实战，LIDAR-RADAR的融合实战。该课程适用于刚入门视觉slam的小白，对了解自动驾驶中的感知模块具有比较大的帮助，它几乎涵盖了多传感器融合课程的全部算法和内容。毕业设计研究方向是多传感器融合的小伙伴可以看一下该课程，对完成毕业论文有一个很好的促进作用。