贝叶斯滤波:贝叶斯滤波是一种基于概率统计理论的数据处理方法,广泛应用于传感器融合领域。通过建立数学模型,预测目标物体位置并修正误差,从而提高跟踪和定位的准确性。卡尔曼滤波:卡尔曼滤波是一种递归算法,可以预测目标对象的状态,并根据观测数据进行调整和修正。它可以有效地处理传感器噪声、非线性特性等问题,并实现对目标状态的准确跟踪。神经网络:神经网络是一种机器学习技术,通过训练来识别模式和关系,并进行数据分类和处理。在传感器融合中,神经网络可以被用来判断和解释传感器数据之间的相关性和联系,实现更为准确和可靠的目标跟踪和定位。