多模态融合代码

多模态融合的具体实现需要根据具体的传感器类型和算法选择进行调整。以下是一个简单的多传感器融合的示例代码，使用了卡尔曼滤波算法：

import numpy as np

# 初始化状态量和协方差矩阵
x = np.array([[0], [0], [0], [0]], dtype=float)  # 状态量 [位置x, 位置y, 速度x, 速度y]
P = np.diag([100, 100, 1, 1])  # 协方差矩阵

# 状态转移矩阵
F = np.array([[1, 0, 1, 0],
              [0, 1, 0, 1],
              [0, 0, 1, 0],
              [0, 0, 0, 1]])

# 测量矩阵
H_laser = np.array([[1, 0, 0, 0],
                    [0, 1, 0, 0]])

H_radar = np.zeros((2, 4))
H_radar[0, 0] = 1
H_radar[1, 1] = 1

# 测量噪声协方差矩阵
R_laser = np.diag([0.01, 0.01])
R_radar = np.diag([0.1, 0.1, 0.01])

# 过程噪声协方差矩阵
Q = np.diag([1, 1, 0.1, 0.1])

# 初始化激光雷达和雷达的标志位
use_laser = False
use_radar = False

def update(x, P, z, H, R):
    # 卡尔曼滤波算法
    y = z - H.dot(x)
    S = H.dot(P).dot(H.T) + R
    K = P.dot(H.T).dot(np.linalg.inv(S))
    x = x + K.dot(y)
    P = (np.eye(4) - K.dot(H)).dot(P)
    return x, P

def fuse(x, P, z, use_laser, use_radar):
    # 多传感器融合
    if use_laser:
        x, P = update(x, P, z, H_laser, R_laser)
    elif use_radar:
        x, P = update(x, P, z, H_radar, R_radar)
    return x, P

# 测试代码
z_laser = np.array([1, 2])
z_radar = np.array([3, 4, 0.5])
dt = 0.1  # 时间间隔

for i in range(100):
    # 生成模拟数据
    if i % 2 == 0:
        z = z_laser
        use_laser = True
        use_radar = False
    else:
        z = z_radar
        use_laser = False
        use_radar = True

    # 更新状态量和协方差矩阵
    x, P = fuse(x, P, z, use_laser, use_radar)

    # 预测下一时刻状态量和协方差矩阵
    x = F.dot(x)
    P = F.dot(P).dot(F.T) + Q

该示例代码使用激光雷达和雷达进行数据采集，并使用卡尔曼滤波算法进行多传感器融合。其中，`x`是状态量，`P`是状态协方差矩阵，`F`是状态转移矩阵，`H_laser`和`H_radar`是测量矩阵，`R_laser`和`R_radar`是测量噪声协方差矩阵，`Q`是过程噪声协方差矩阵，`use_laser`和`use_radar`是激光雷达和雷达的标志位。函数`update`用于单个传感器的数据更新，函数`fuse`用于多传感器的数据融合。在测试代码中，使用模拟数据生成器对传感器数据进行模拟，并使用卡尔曼滤波算法进行多传感器融合。