Sensor birləşmə alqoritmi

Kalman filtri

Kalman filtri tipikdir.

Alqoritmin əsası hər bir sensor üçün bir sıra "inam" amillərini təyin etməkdir. Hər an, son andakı sensor məlumatları təxminləri yaxşılaşdırmaq üçün statistika üçün istifadə ediləcək (özünü əlavə etmək) və sensorun keyfiyyəti də qiymətləndiriləcəkdir. Proqnozlaşdırılan dəyər və sensorun ölçülmüş dəyəri arasındakı müqayisədə əla dəyər təxmin ediləcək və nəticə çıxarılacaqdır.

Bu o deməkdir ki, əgər sensor həmişə yaxşı və ardıcıl dəyər verirsə və sizə mümkün olmayan bir şey söyləməyə başlayırsa, sensorun etibarlılıq səviyyəsi yenidən mənalı olmağa başlayana qədər bir neçə millisaniyə ərzində azalacaq.

Bu, sadə orta hesablama və ya səsvermədən daha yaxşıdır, çünki Kalman filtri əksər sensorların müvəqqəti olaraq sıradan çıxdığı vəziyyətlə məşğul ola bilər. Nə qədər ki, yaxşı bir səbəb saxlaya bilsəniz, robotu qaranlıq anlardan keçirə bilər.

Kalman filtri Markov zəncirinin daha ümumi anlayışlarının və Bayes düşüncəsinin tətbiqidir ki, bu da sübutlardan istifadə edərək onların təxminlərini təkrar-təkrar təkmilləşdirən riyazi sistemdir. Bu alətlər elmin özünə ideyaları sınamaqda kömək etmək üçün istifadə olunan alətlərdir (bunlar həm də “statistik əhəmiyyət” dediyimiz şeyin əsasıdır).

Buna görə də poetik şəkildə demək olar ki, bəzi sensor sintez sistemləri elmin mahiyyətini saniyədə 1000 dəfə sürətlə ifadə edir.

Kalman filtrləri onilliklərdir ki, kosmik peyklərin orbital stansiyalarında istifadə olunur. Müasir mikrokontrollerlər alqoritmi real vaxt rejimində işlədə bildiyi üçün robot texnikasında getdikcə populyarlaşır.