AIGC 领域多智能体系统的多传感器信息融合技术

AIGC 领域多智能体系统的多传感器信息融合技术

关键词：AIGC、多智能体系统、多传感器信息融合、分布式算法、贝叶斯网络、卡尔曼滤波、边缘计算
摘要：随着AIGC（人工智能生成内容）技术的快速发展，多智能体系统在复杂场景中的协同需求日益增长，多传感器信息融合成为提升系统决策精度的核心技术。本文从技术原理、算法实现、实战案例及应用场景等维度，深入解析多智能体系统中多传感器信息融合的关键技术，包括集中式/分布式融合架构、贝叶斯推理、卡尔曼滤波变种算法，以及边缘计算环境下的实时融合方案。结合Python代码实现和数学模型推导，展示如何解决传感器噪声、数据异步、通信延迟等核心问题，并探讨该技术在智能驾驶、工业物联网、智慧医疗等领域的落地实践。

1. 背景介绍

1.1 目的和范围

随着AIGC技术在内容生成、决策支持等领域的渗透，多智能体系统（MAS, Multi-Agent System）面临更复杂的协同任务，如自动驾驶车队的环境感知、工业机器人集群的协作装配、智能医疗设备的联合诊断等。这些场景中，单个智能体通常配备多种传感器（如摄像头、雷达、激光雷达、IMU等），而多个智能体之间需要通过信息共享实现全局最优决策。多传感器信息融合技术通过对异构、异步、不确定的传感器数据进行处理，提取更准确、完整的环境状态描述，成为突破单智能体感知局限的关键技术。
本文聚焦AIGC领域多智能体系统的融合需求，覆盖技术原理、算法实现、系统架构及工程实践，旨在为开发者提供