Sensorfusion
Die Kombination von Daten mehrerer Sensoren (Kamera, LiDAR, Radar, IMU) zu einem konsistenten Umgebungsmodell für robustere Wahrnehmung.
Sensorfusion verschmilzt Kamera-, LiDAR- und Radardaten zu einem Gesamtbild – unverzichtbar für autonomes Fahren und Robotik.
Erklärung
Sensorfusion nutzt Kalman-Filter, Bayessche Inferenz oder Deep Learning, um komplementäre Sensordaten zu verschmelzen. Early Fusion (Rohdaten), Mid Fusion (Features), Late Fusion (Entscheidungen) sind die Hauptansätze.
Relevanz für Marketing
Kritisch für autonomes Fahren, Robotik, AR/VR und industrielle IoT-Anwendungen – kein einzelner Sensor reicht für sichere autonome Entscheidungen.
Häufige Fallstricke
Zeitsynchronisation zwischen Sensoren, Kalibrierungsdrift, erhöhte Systemkomplexität, Single-Point-of-Failure bei Sensor-Ausfall.
Entstehung & Geschichte
Kalman-Filter (1960) legte die mathematische Grundlage. Militärische Anwendungen trieben die Entwicklung bis 2000. Mit autonomem Fahren (2010er) wurde Sensorfusion zum Kernproblem. Deep-Learning-basierte Fusion (BEVFormer, 2022) verbesserte die Genauigkeit deutlich.
Abgrenzung & Vergleiche
Sensorfusion vs. Computer Vision
Computer Vision verarbeitet visuelle Daten eines Sensors; Sensorfusion integriert Daten mehrerer heterogener Sensoren.