多模态融合感知通过对多模态传感器数据进行综合处理,从而实现全方位感知环境,提高传统传感器系统的准确性、有效性以及稳定性,因此能够有效弥补在复杂环境下单模态感知的不足。开放式系统基于模块化设计思想,能有效降低系统软硬件耦合度,解决传统传感器系统功能扩展困难、数据通信与系统功能间高耦合度等问题。本文针对传统多传感器系统耦合度高、可移植性差、传感器数据固化等问题,开展了面向多模态融合处理、低耦合、易扩展的开放式系统软件技术研究。重点研究和设计了开放式系统架构、关键模块、多传感器数据实时采集和匹配模型,并基于搭建的软件测试系统,对软件的功能和性能进行了测试验证。主要研究内容如下:1.针对传统多传感器系统在复杂环境下,系统的传感器数据固化、功能扩展困难等问题,遵循开放式系统架构（Open Systems Architecture,OSA）质量属性,设计了一种开放式系统软件架构,降低了系统软硬件耦合度,实现了多传感器系统功能的快速扩展。2.针对传统多传感器系统的数据采集相互独立而导致数据时间关联性差的问题,研究了多传感器数据实时采集模型、异构数据时间匹配方法,设计了基于发布订阅机制的多线程数据采集模块以及多模态数据管理模块,实现了多源异构传感器数据的实时采集,解决了传感器数据时间关联性弱的问题。3.针对传统多传感器系统之间可移植性差的问题,基于通用工具库插件框架（Common Toolkit Plugin Framework,CTK）,设计了配置服务模块、组件服务支持模块、组件管理模块以及可移植组件模型,实现了传感器通信模块与数据处理模块松耦合以及系统在线功能扩展和集成,从而增强了系统间通信模块和功能模块的可移植性。最后,本文基于搭建的软件测试系统进行了功能和性能测试验证。测试结果表明,本文设计的开放式系统软件具备多模态数据采集和监控、可移植组件构建、任务配置以及组件管理功能。同时,基于毫米波雷达和摄像头的实时数据,搭建了实时测试环境,验证了软件在不同模态数据在线处理时数据传输的正确性和实时性,其传输时延达到毫秒级。