Multisensorystemen

Multisensorystemen zijn systemen die uit meerdere sensoren bestaan die gezamenlijk waarnemingen doen, informatie extraheren en beslissingen ondersteunen. Door de combinatie van verschillende sensorprincipes kunnen ze beperkingen van individuele sensoren compenseren en robuuster presteren in variabele omgevingen. Doorgaans vindt datafusie plaats, wat inhoudt dat sensorgegevens worden geïntegreerd tot een coherente interpretatie.

Datafusie kan op verschillende niveaus plaatsvinden: laag (alleen ruwe meetwaarden combineren), midden (kenmerken combineren) en hoog (de beslissingen van afzonderlijke sensors of sensordrivers combineren). Architecturen variëren van gecentraliseerd tot gedistribueerd, waarbij verwerking dicht bij de sensoren kan plaatsvinden (edge computing) of in een centrale verwerkingseenheid.

Typische componenten zijn sensoren (zichtcamera's, LiDAR, radar, ultrasone sensoren, infrarood/thermische sensoren, akoestische en chemische sensoren), verwerkingseenheden, fusion-algoritmen en communicatie-infrastructuur. Nauwkeurigheid en timing zijn cruciaal; tijdstempeling en synchronisatie zorgen dat data uit verschillende media op overeenkomstige momenten worden samengebracht. Kalibratie van onderlinge referenties is vaak noodzakelijk.

Toepassingen omvatten autonome voertuigen en robots, beveiligings- en bewakingssystemen, industriële inspectie en automatisering (industrie 4.0), medische diagnostiek en milieubewaking. In veel systemen verbetert multisensorisatie de foutbestendigheid bij obstakels, veranderingen in licht, weersomstandigheden of signaalruis.

Voordelen zijn hogere nauwkeurigheid, robuustheid en redundantie; nadelen omvatten verhoogde complexiteit, calibratie- en synchronisatie-eisen, grotere datahoeveelheden, latentie en kosten. Onderzoek richt zich op efficiënte fusie-algoritmes, real-time prestaties en veilige interoperabiliteit tussen heterogene sensoren.