Multimodal Sensor Fusion Framework
Multimodal Sensor Fusion Framework是一个面向机器人多模态传感器融合研究和应用的开源框架，提供了多传感器驱动、数据同步、时空标定、融合算法、学习架构和评估等完整功能。框架支持多种传感器，包括相机（单目、立体、RGB-D、全景）、激光雷达（2D、3D、固态）、毫米波雷达、IMU、GPS、轮速计、触觉传感器、麦克风阵列、气体传感器等；支持多种融合层级，包括数据级融合（早期融合）、特征级融合（中期融合）、决策级融合（晚期融合）；支持多种融合架构，包括集中式融合、分布式融合、混合式融合、端到端深度学习融合架构；支持多种融合算法，包括卡尔曼滤波（EKF、UKF）、粒子滤波、贝叶斯推理、D-S证据理论、模糊逻辑、注意力机制、Transformer融合等；支持多种具体融合范式，包括视觉-激光融合、视觉-IMU融合（VIO）、视觉-激光-IMU融合、视觉-触觉融合、视觉-听觉融合、多模态语义融合等；支持多种评估指标和数据集，包括KITTI、nuScenes、Waymo、EuRoC、TUM等。框架基于Python和C++实现，提供了与ROS、PyTorch、TensorFlow、OpenCV、PCL、Open3D等工具的接口，支持多种机器人平台和传感器配置。框架采用MIT开源协议，GitHub星标超过800，是机器人多模态传感器融合领域使用最广泛的开源框架之一。
项目说明
Multimodal Sensor Fusion Framework是一个面向机器人多模态传感器融合研究和应用的开源框架，提供了多传感器驱动、数据同步、时空标定、融合算法、学习架构和评估等完整功能。框架支持多种传感器，包括相机（单目、立体、RGB-D、全景）、激光雷达（2D、3D、固态）、毫米波雷达、IMU、GPS、轮速计、触觉传感器、麦克风阵列、气体传感器等；支持多种融合层级，包括数据级融合（早期融合）、特征级融合（中期融合）、决策级融合（晚期融合）；支持多种融合架构，包括集中式融合、分布式融合、混合式融合、端到端深度学习融合架构；支持多种融合算法，包括卡尔曼滤波（EKF、UKF）、粒子滤波、贝叶斯推理、D-S证据理论、模糊逻辑、注意力机制、Transformer融合等；支持多种具体融合范式，包括视觉-激光融合、视觉-IMU融合（VIO）、视觉-激光-IMU融合、视觉-触觉融合、视觉-听觉融合、多模态语义融合等；支持多种评估指标和数据集，包括KITTI、nuScenes、Waymo、EuRoC、TUM等。框架基于Python和C++实现，提供了与ROS、PyTorch、TensorFlow、OpenCV、PCL、Open3D等工具的接口，支持多种机器人平台和传感器配置。框架采用MIT开源协议，GitHub星标超过800，是机器人多模态传感器融合领域使用最广泛的开源框架之一。