多模态融合类型：数据层、特征层、决策层

主要观点总结

文章主要介绍了多模态融合在机器人、智能驾驶、大语言模型等领域的重要性，以及特征层融合、数据层融合和决策层融合这三个关键层次的概念和细节。文章详细解释了这三个层次融合的方式、策略、目标、优点、缺点和典型算法。

关键观点总结

关键观点1: 多模态融合的重要性

多模态融合是端到端系统在面向复杂输入和输出控制任务时的重要问题，对于整个训练效果和性能影响很大。

关键观点2: 数据层融合的特点

数据层融合是对各传感器的原始观测数据进行直接统计分析的过程，旨在尽可能保留原始数据的完整性和真实性。

关键观点3: 特征层融合的作用

特征层融合属于中间层次，从每种传感器提供的原始观测数据中提取有代表性的特征，然后融合成单一的特征矢量，作为进一步决策的基础。

关键观点4: 决策层融合的位置和作用

决策层融合是在特征层融合之后进行的，基于已经提取出的特征矢量，通过对这些特征进行联合判断和处理，得出最终的一致性结论。这种类型的融合增强了系统的容错能力，并能够容纳更多的异构传感器输入。

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