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マルチセンサ情報融合技術は近年非常に人気のある研究課題であり、製御理論、信号処理、人工知能、確率と統計と結合し、ロボットが様々な複雑、動態、不確定、未知の環境で任務を実行するために技術解決方法を提供している。 データ融合の重要な問題はモデル設計と融合アルゴリズムであり、データ融合モデルは主に機能モデル、構造モデル、数学モデルを含む。機能モデルは融合過程から出発し、データ融合がどの主要な機能とデータベースを含むか、およびデータ融合を行う際のシステムの各構成部分間の相互作用過程を記述する。構造モデルはデータ融合の構成から出発し、データ融合システムのソフト、ハードウェア構成、関連データフロー、システムと外部環境のマンマシンインタフェースを説明する。数学モデルはデータ融合のアルゴリズムと総合論理であり、アルゴリズムは主に分布検出、空間融合、属性融合、態勢評価と脅威推定アルゴリズムなどを含み、以下に3つの麺からそれぞれ紹介する。韓国語
다중 센서 정보 융합 기술은 최근 몇 년 동안 매우 환영받는 연구 과제로 제어 이론, 신호 처리, 인공지능, 확률과 통계를 결합시켜 로봇이 각양각색의 복잡, 동태, 불확정, 미지의 환경에서 임무를 집행하는 데 기술적 해결 방법을 제공했다.데이터 융합의 중요한 문제는 모델 설계와 융합 알고리즘이다. 데이터 융합 모델은 주로 기능 모델, 구조 모델과 수학 모델을 포함한다.기능 모델은 융합 과정에서 출발하여 데이터 융합이 어느 주요 기능과 데이터베이스를 포함하는지, 그리고 데이터 융합을 진행할 때의 시스템의 각 구성 부분 간의 상호작용 과정을 기술한다.구조 모델은 데이터 융합의 설정에서 출발하여 데이터 융합 시스템의 소프트웨어, 하드웨어 설정, 관련 데이터 흐름, 시스템과 외부 환경의 전체적인 인터페이스를 묘사한다.수학 모델은 데이터 융합의 알고리즘과 종합 논리로 알고리즘은 주로 분포 검측, 공간 융합, 속성 융합, 상태 평가와 위협 추정 알고리즘 등을 포함하는데 다음은 세 가지 측면에서 소개한다.
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