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XuetangX

多传感器融合与感知技术

Beijing Technology and Business University via XuetangX

Overview

本课程生动形象地介绍了多源信息融合的意义以及如何运用测量融合、状态融合和证据融合等融合方法融合。针对团队的高水平研究经历,结合多源信息融合理论知识,给出了丰富的应用实例。同时,基于与本课程相关的3项“国家级教育部产学研项目”,利用电子模拟器件,设计了基于多传感器的信息采集、处理、分析嵌入式融合系统平台,开发了适用于高年级本科生毕业设计及研究生课程的的教学实验平台和案例。

本课程理论体系完整,材料取舍适当,为信息类研究生的必修课程。也适合从事多源信息融合理论研究和工程应用的专业技术人员参考,同时,也可以作为相关专业大学本科高年级学生,特别是博士研究生的参考视频教程。


Syllabus

  • 第一章 多传感器融合技术简介
    • 第1节 你想过吗?你为什么有两个眼睛?-多传感器融合的含义
    • 第2节 多传感器数据融合定义及应用领域介绍
    • 第3节 无人车技术简介
    • 第4节 多传感器融合系统的分类
    • 第5节 信息融合技术的发展
  • 第二章 传感器的特点
    • 第1节 中医诊断-望闻问切
    • 第2节 传感器数据的特点
    • 第3节 传感器数据的预处理
    • 第4节 传感器管理
  • 第三章 融合方法简介
    • 第1节 为什么仅用平均不可以?
    • 第2节 解决的主要问题及估计融合算法概述
  • 第四章 测量融合方法
    • 第1节 测量融合方法I
    • 第2节 测量融合方法II
    • 第3节 两种测量融合方法的性能分析
  • 第五章 状态融合方法
    • 第1节 Track to Track 方法
    • 第2节 CI融合方法
  • 第六章 证据融合简介
    • 第1节 解决的主要问题
  • 第七章 贝叶斯融合判别
    • 第1节 贝叶斯理论
    • 第2节 贝叶斯融合
    • 第3节 贝叶斯应用实例
  • 第八章 DS证据理论
    • 第1节 DS证据理论的由来
    • 第2节 DS证据理论计算方法
    • 第3节 DS证据理论的悖论
    • 第4节 证据理论的应用实例
  • 第九章 应用实例之一:无人系统与多源信息融合
    • 第1节 无人系统简介及无人系统感知问题
    • 第2节 多源信息感知技术
  • 第十章 应用实例之二:复杂场景中农作物分类与检测方法研究
    • 第十一章 应用实例之三:建筑的健康监测
      • 第十二章 应用实例之四:无人驾驶车辆系统中的目标跟踪
        • 第十三章 状态估计方法基础
          • 第1节 最小二乘估计
          • 第2节 加权最小二乘
          • 第3节 递推最小二乘
          • 第4节 Kalman滤波器
          • 第5节 EKF
          • 第6节 UKF
          • 第7节 跟踪模型之一:CV和CA
          • 第8节 跟踪模型之二:Singer模型
          • 第9节 跟踪模型之三:当前统计模型
          • 第10节 跟踪模型之四:IMM
          • 第11节 跟踪模型之五:自适应模型

        Taught by

        Xue-Bo Jin

        Tags

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