Алгоритам за фузија на сензори

Калман филтер

Калман филтерот е типичен.

Сржта на алгоритмот е да постави збир на фактори на „верување“ за секој сензор. Во секој момент, податоците од сензорот од последниот момент ќе се користат за статистика за подобрување на погодувањето (самододавање), а ќе се оценува и квалитетот на сензорот. Во споредбата помеѓу предвидената вредност и измерената вредност на сензорот, ќе се процени одлична вредност и ќе излезе излез.

Ова значи дека ако сензорот секогаш дава добра и конзистентна вредност и почне да ви кажува нешто неверојатно, нивото на кредибилитет на сензорот ќе се намали за неколку милисекунди додека не почне повторно да има смисла.

Ова е подобро од едноставно просекување или гласање, бидејќи филтерот Калман може да се справи со ситуацијата кога повеќето сензори привремено не работат. Сè додека некој може да задржи добра причина, тој може да го изведе роботот низ темниот момент.

Калман филтерот е примена на поопшти концепти на Марков синџир и бајесово расудување, што е математички систем кој итеративно ги подобрува нивните нагаѓања користејќи докази. Овие алатки се алатки кои се користат за да и помогнат на самата наука да ги тестира идеите (кои исто така се основа на она што го нарекуваме „статистичка значајност“).

Затоа, може поетски да се каже дека некои системи за фузија на сензори ја изразуваат суштината на науката со брзина од 1000 пати во секунда.

Калман филтрите се користат во орбиталните станици на вселенските сателити со децении. Бидејќи современите микроконтролери можат да го извршуваат алгоритмот во реално време, тие стануваат сè попопуларни во роботиката.