Algoritmus fúzie senzorov

Kalman

Kalman filter je typický.

Jadrom algoritmu je nastaviť sadu faktorov „viery“ pre každý senzor. V každom okamihu sa údaje snímača z posledného okamihu použijú na štatistiku na zlepšenie odhadu (samosprávny) a bude sa posudzovať aj kvalita senzora. V porovnaní medzi predpokladanou hodnotou a nameranou hodnotou senzora sa odhaduje vynikajúca hodnota a výstup.

To znamená, že ak senzor vždy dáva dobrú a konzistentnú hodnotu a začne vám hovoriť niečo nepravdepodobné, úroveň dôveryhodnosti senzora sa v niekoľkých milisekundách zníži, až kým sa znova nezačne zmysel.

Je to lepšie ako jednoduché spriemerovanie alebo hlasovanie, pretože Kalman Filter sa môže zaoberať situáciou, že väčšina senzorov je dočasne mimo poriadku. Pokiaľ si človek dokáže udržať dobrý dôvod, môže to urobiť robota cez temný okamih.

Kalman Filter je aplikácia všeobecnejších konceptov Markov Reťaz a Bayesovského zdôvodnenia, čo je matematický systém, ktorý iteratívne zlepšuje ich odhady pomocou dôkazov. Tieto nástroje sú nástroje používané na pomoc vede samotnej testovania nápadov (ktoré sú tiež základom toho, čo nazývame „štatistický význam“).

Preto je poeticky povedať, že niektoré systémy fúzie senzorov vyjadrujú podstatu vedy rýchlosťou 1 000 krát za sekundu.

Kalman filtre sa používajú na orbitálnych staniciach vesmírnych satelitov už desaťročia. Pretože moderné mikrokontroléry môžu algoritmus spustiť v reálnom čase, v robotike sa stávajú čoraz populárnejšie.