Sensor Fusion alqoritmi

Kalman filtri

Kalman filtri tipikdir.

Alqoritmin nüvəsi hər sensor üçün "inanc" amillərini təyin etməkdir. Hər an, son andan sensor məlumatları, tahminləri (özünü əlavə etmək) yaxşılaşdırmaq üçün statistika üçün istifadə ediləcək və sensorun keyfiyyəti də mühakimə olunacaq. Proqnozlaşdırılan dəyər və sensorun ölçülmüş dəyəri ilə müqayisədə əla bir dəyər qiymətləndiriləcək və çıxacaq.

Bu o deməkdir ki, bir sensor həmişə yaxşı və ardıcıl bir dəyər verirsə və çətin bir şey söyləsə, bir daha mənalı olmağa qədər sensorun etibarlılığı səviyyəsi bir neçə milisaniyədə azalacaq.

Bu sadə ortalama və ya səsvermənin daha yaxşıdır, çünki Kalman filtri çox sensorların əksəriyyətinin müvəqqəti olaraq sıralanmasının vəziyyəti ilə məşğul ola bilər. Nə qədər ki, yaxşı bir səbəbi saxlaya bilər, bu, qaranlıq andan robotu edə bilər.

Kalman Filter, Markov zəncirinin və Bayesian əsaslandırmasının daha ümumi anlayışlarının tətbiqidir, bu da dəlil istifadə edərək tahminlərini yaxşılaşdıran riyazi bir sistemdir. Bu alətlər elmin özünün test ideyalarına kömək etmək üçün istifadə olunan vasitələrdir (bu da "statistik əhəmiyyət verdiyimiz şeylərin əsasını təşkil edir").

Buna görə də, bəzi sensor qaynaşma sistemlərinin bir saniyədə 1000 dəfə sürətlə elmin mahiyyətini ifadə etdiyini söyləmək olar.

Kalman filtrləri onilliklər üçün kosmik peyklərin orbital stansiyalarında istifadə edilmişdir. Müasir mikrofontroldaşlar alqoritmi real vaxtda işlədə bildikləri üçün, robototexnikada getdikcə populyarlaşırlar.