Algoritmul de fuziune al senzorului

Filtru Kalman

Filtrul Kalman este tipic.

Nucleul algoritmului este de a seta un set de factori „credințe” pentru fiecare senzor. În fiecare moment, datele senzorului din ultimul moment vor fi utilizate pentru statistici pentru a îmbunătăți ghicitul (auto-ajustarea), iar calitatea senzorului va fi, de asemenea, judecată. În comparația dintre valoarea prevăzută și valoarea măsurată a senzorului, o valoare excelentă va fi estimată și ieșirea.

Aceasta înseamnă că, dacă un senzor oferă întotdeauna o valoare bună și consistentă și începe să vă spună ceva improbabil, nivelul de credibilitate al senzorului va scădea în câteva milisecunde până când va începe să aibă din nou sens.

Acest lucru este mai bun decât o medie simplă sau votare, deoarece Kalman Filter poate face față situației că majoritatea senzorilor sunt temporar în afara ordinului. Atâta timp cât se poate păstra un motiv întemeiat, acesta poate face robotul în momentul întunecat.

Kalman Filter este o aplicație a conceptelor mai generale despre lanțul Markov și raționamentul Bayesian, care este un sistem matematic care își îmbunătățește iterativ ghicirile folosind dovezi. Aceste instrumente sunt instrumente utilizate pentru a ajuta știința în sine testarea ideilor (care stau și la baza a ceea ce numim „semnificație statistică”).

Prin urmare, se poate spune poetic că unele sisteme de fuziune a senzorilor exprimă esența științei cu o viteză de 1000 de ori pe secundă.

Filtrele Kalman au fost utilizate în stațiile orbitale ale sateliților spațiali de zeci de ani. Deoarece microcontrolerele moderne pot rula algoritmul în timp real, acestea devin din ce în ce mai populare în robotică.