多模态信号获取
围绕光学、视觉、无线与环境信号，研究有效采集、表示与质量评估方法。
Research Focus
把不同模态的信息，转化为一致的环境认知
真实环境中的单一传感器总有边界。我们关注多源信息如何互补，以及模型如何在遮挡、噪声、光照变化和有限算力下保持可靠。
跨模态信息融合
建立不同时间尺度与空间坐标下的信息关联，减少单一信号带来的不确定性。
目标与场景理解
面向检测、定位、状态估计和行为理解，形成可支撑后续决策的结构化结果。
How It Works
从原始信号到可信结果
研究链路不是简单叠加传感器，而是围绕任务目标，对采集、融合、推理和反馈进行联合设计。
感知与校准
同步获取多源数据，处理时钟、坐标、设备差异与环境噪声。
特征与关系建模
提取各模态的有效表征，并建立目标、位置与上下文之间的关联。
融合推理
根据数据质量与任务需求动态组合信息，输出检测、定位或场景理解结果。
反馈优化
利用真实场景反馈修正模型与采集策略，让系统持续适应环境变化。
Applications
面向真实世界的感知任务
室内定位与导航
融合光、无线和视觉线索，为复杂室内空间提供连续位置感知。
工业现场感知
识别设备、人员与环境状态，为安全监测和协同作业提供信息基础。
环境监测
从异构传感数据中提取变化趋势与异常信号，提升长期监测的稳定性。
智能交互
理解人的位置、动作与环境上下文，让空间中的交互更自然、更及时。
感知的目标不是获得更多数据，而是在复杂环境中获得更可靠的判断。
ASCEND Lab · Advanced Sensing