傳感器融合：基礎

　　當今許多復雜的應用程序要求計算機從嘈雜的世界中獲取信息，因為輸入的精度可能有限，而且常常是不完整的。為了應對這一挑戰，多傳感器融合正在迅速發展，作為健壯系統的基礎，盡管系統運行環境，但它能使不完全輸入變得有意義。基于人工智能（AI）技術、模式識別、數字信號處理、控制理論、統計估計、多微機電系統（MEMS）數據融合提高響應性和準確性，提供應用程序，直到最近才被認為。

　　把多種“感官”結合起來，并不是一個新的概念，我們人類不假思索地這么做。例如，味覺是傳感器融合的一個很好的例子。我們的大腦從我們舌頭上的10000多個味蕾（甜，咸，酸，苦）中提取數據，從我們鼻子聞出來的因素，從我們嘴里的食物結構，決定（1）我們品嘗的味道和（2）我們是否喜歡我們的口味。

　　傳感器技術和處理技術的進步，結合改進的硬件，使數據的實時融合成為可能。這些進展提供的能力來模擬硬件和軟件所存在的整合和集成MEMS加速度計、陀螺儀、壓力傳感器、磁傳感器的數據融合功能，和麥克風為多傳感器組合采用星上處理和無線連接。這些特性將使傳感器融合應用在可預見的未來產生可觀的增長。例如，IHS iSuppli估計，9軸運動傳感器融合現有市場總量高達8億5000萬美元的2012，迅速上升至13億2015。

　　Part of the reason for this expected growth is that MEMs devices and advanced sensor technologies are no longer prohibitively expensive. Calibration， for instance， is now accomplished at the factory or automatically. Miniaturization is also playing a big role. Most importantly， in sensor fusion applications， the sum outdistances the advantages of the individual parts themselves. As new fusion algorithms are created to provide ever-greater accuracy， additional improvements will develop.