为了解决车辆组合导航算法开发验证过程中周期长、人力物力投入大的问题，满足车辆日益增长的高精度定位需求，使用C语言和Matlab平台搭建了一套组合导航仿真评价系统，基于误差状态卡尔曼滤波融合INS、GNSS、车辆轮速信息，并辅以车辆运动约束，实现车辆的连续准确定位；可以一键式进行算法仿真并进行精度评价，相比于传统验证评价手段将验证周期缩短近20倍，同时大大节省人力物力成本。通过对实车采集的多传感器数据进行处理，验证了所设计算法和仿真评价系统的性能。

随着自动驾驶技术的快速发展，多传感器融合已成为其核心技术之一。激光雷达和相机作为两种重要的传感器，在自动驾驶中发挥着不可替代的作用。然而，多传感器之间的标定技术是实现精确融合的前提。本文首先介绍了激光雷达和相机的基础原理及其在自动驾驶中的应用，然后概述了自动驾驶标定技术的基本概念、分类与特点。接着，详细探讨了多传感器融合的自动驾驶标定技术方法，包括标定前的准备、空间与时间标定技术、以及标定精度的评估与优化。通过本文的研究，旨在为自动驾驶领域提供更为准确、可靠的标定技术方案，推动自动驾驶技术的进一步发展。

随着城市化进程的不断加快和人们绿色出行意识的增强，公交车逐渐成为大多数市民上班出行的首选交通工具。然而与高铁飞机等交通工具相比，公交车安全监测系统仍不够健全，可能会发生自燃、侧翻、胎压失衡等突发情况。基于此，本项目研究了一种多传感器网络与深度学习技术相融合的公交车智能安全监测系统，旨在及时发现公交车安全隐患，降低危险事故发生率，保证乘客生命安全，提高公交安全水平。

仓库作为一种独特的退化场景，由于其空间宽敞且缺乏明显特征，给精确定位带来了挑战。本文以四驱四转移动底盘为平台，搭载相机-机械式激光雷达-IMU为传感器，通过设计符合运动模型和任务需求的合理导航控制算法，实现了完整的仓库巡检机器人导航系统。包括SLAM建图定位和导航系统两部分组成。我们还提出了一种激光雷达-视觉-惯性 SLAM 系统，旨在解决现有方法中存在的问题，包括地图失真、闭环检测失败和长走廊中的定位丢失。我们的系统通过促进基于 Aruco 标记的视觉系统与激光雷达系统之间的协作，提高了在特征稀少场景中的绘图和定位性能。

电力系统的稳定性和可靠性对社会和经济发展至关重要。本文介绍了一种基于多传感器融合的电力巡检机器人定位技术，旨在提高电力设备的巡检效率和精度。通过整合摄像头、激光雷达、超声波传感器等多种传感器，可以在复杂的环境条件下实现高精度和实时的机器人定位，该技术在电力巡检中具有广阔的应用前景，可以有效减少人力资源的浪费，提高电力系统的可维护性和安全性。

本项目研究与开发STIC(ScienceTechnologyIntelligenceandConvenience)小车项目，通过预先给小车设定的模式的方式来实现良好的自主避障、视频监控、视频通话等功能，让小车在家庭监控、科学勘探、人体识别跟踪、安保等环境发挥其作用。StrategyAnalytics发布的研究报告《智能家居监控摄像机市场分析与预测》中指出，低于200美元价格点的配备全套软件和服务功能的摄像机将推动智能家居监控摄像机市场的增长，以及从我国人口老龄化这一发展趋势出发，市场对具有智能监控、轻便的产品需求量将呈现稳定的上升趋势，本产品则恰好符合这一未来发展趋势。
通过将手机固定在小车上充当小车的“大脑”，遥控方式采用蓝牙手柄遥控以及手机APP遥控，手柄与手机通过蓝牙传输控制数据。小车具有语音控制、远程实时控制和人体跟踪的功能，具有高性价比、高灵敏度、高效能、使用范围广等特点，其科学性与先进性体现在能自动避障与人体追踪、无线遥控控制技术、精准定位，以上特点也是本项目相比与其他同类产品所具备的优势。产品使用开源机器学习框架TensorFlowLite在移动端设备即手机上部署开源的对象检测模型，通过手机摄像头获取图像数据再由此模型进行人体检测。基于人体检测功能，开发出人体跟踪功能。

为保障老年人出行安全而设计的智能拐杖，配合多种传感器系统可实时监测老人的心律、血压和所在地理位置等信息，在信息实时传输中还可以把当时的时间一起传输至监护人的手机终端。本设计操作简单，具有很强的实际使用价值。

相比于过往年代，现如今我国国家整体实力有了质的飞跃，各个领域也都在持续发展。近几年，机电一体化领域是的发展尤为迅速，多传感器数据融合在其中有着较好的应用。对此，本文围绕多传感器数据融合展开分析，先简单阐明其技术原理与主要内容，再分析多传感器数据融合在机电一体化自动控制中的应用，通过设定电动机转速参数、计算电动机转速、确定电动机电压与频率、多因素检测，顺利完成其融合设计，最后开展自动控制技术实验，通过对比应用分析，表明多传感器数据融合下的机电一体化自动控制系统运行效率更高。

我的外婆经常厨房还在用火的情况下就去忙别的事了，使厨房长时间处于无人有火的状态。老年人记性较差，长此以往有一定概率引发火灾。为了解决这个问题，本文调研了关于“警报系统”与“厨房火灾”的相关资料并构思自己的设计。
我的解决方案是基于Arduino UNO微控制器，开发出一款“智能厨房安全助手装置”。
该装置使用人体红外传感器，配合火焰传感器，检测厨房用火时是否处于长时间无人看管状态。如果是，则装置触发蜂鸣器报警；如果报警无应答，则装置启动电脑Python程序，自动给主人发送警报邮件。主人收到邮件后，可以回复邮件远程关闭。电脑收到邮件后，通过智能信息识别，把关闭信号发送给微控制器，启动舵机控制的机械臂，自动关闭火源。
经过反复测试，结果表明这款装置能有效降低厨房火灾发生概率，让厨房用火更安全。

为了设计并实现了利用音色的差异，设计识别开锁人身份的智能声纹门锁系统。本文设计并实现了基于多传感器的智能门锁，并且可以进行联网获取信息，进行信息融合决策。具备舵机模块、人脸识别模块、声纹识别模块、密码输入模块、远程控制模块、远程管理模块和云服务器与远程终端模块。通过WIFI与远程服务器，同时，通过手机和电脑等客户端可以查看和控制门锁的开关，并提供开锁人员识别，自动报警等功能。

随着现代化技术以及信息化手段的飞速发展，各类科学技术已经得到了较为全面的发展优化，这也使得传感器在多个社会领域当中得到了科学合理的应用，并且发挥出了十分重要的作用。然而，由于各类客观因素所产生的影响，导致单个传感器在实际应用过程中很难有效发挥出自身的实际作用，并且得出的探测数据信息准确性以及稳定性不高，所以，为了更好的提升探测效率以及探测质量，采取多传感器协同探测的方式，并积极建立起与之对应的管理系统。因此，文章首先对多传感器协同探测技术的发展现状展开深入分析；在此基础上，提出多传感器协同探测数据分析以及管理系统的设计。

随着现代农业技术的快速发展，高标准农田建设已成为提升农业生产效率、保障粮食安全的重要途径。多传感器无人机遥测技术作为新兴的遥感监测手段，其在农田建设与管理中的应用日益受到关注。本文旨在探讨多传感器无人机遥测技术在高标准农田建设中的应用现状、优势、挑战及未来发展趋势，以期为现代农业的可持续发展提供科技支撑。

电阻抗层析成像 (EIT)是近年来兴起的一种生物医学成像技术。它根据物体内部不同物质的导电参数(如电阻率 、电容率)的不同 ,通过对物体表面电流、电压的施加、测量来获知物体内部导电参数的分布 , 进而重建出反映物体内部结构的图像.该成像方法对病人及医务人员无任何伤害,且硬件成本低廉。

轧钢生产作为钢铁产业链的重要环节，其产品质量和生产效率直接关系到国家经济建设和人民生活水平。然而，轧钢生产过程中的复杂性和多变性对产品质量检测提出了更高要求。无损检测技术作为现代工业检测的重要手段，以其非破坏性、高精度和实时性等特点，在轧钢生产中得到了广泛应用。本文旨在探讨无损检测技术在轧钢生产中的应用现状及创新与应用实践，为轧钢生产的质量控制提供新的思路和方法。