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"多传感器信息融合技术是近年来十分热门的研究课题，它与控制理论、信号" ~ 중 일본어 번역

중국어

多传感器信息融合技术是近年来十分热门的研究课题，它与控制理论、信号处理、人工智能、概率和统计相结合，为机器人在各种复杂、动态、不确定和未知的环境中执行任务提供了一种技术解决途径。
数据融合的关键问题是模型设计和融合算法，数据融合模型主要包括功能模型、结构模型和数学模型。功能模型从融合过程出发，描述数据融合包括哪些主要功能和数据库，以及进行数据融合时系统各组成部分之间的相互作用过程；结构模型从数据融合的组成出发，说明数据融合系统的软、硬件组成，相关数据流、系统与外部环境的人机界面；数学模型是数据融合的算法和综合逻辑，算法主要包括分布检测、空间融合、属性融合、态势评估和威胁估计算法等，下面从3个方面分别进行介绍。

일본어

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。

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