SENSOR FUSION ALGORITM

Kalman-filter

Kalman-filter is typysk.

De kearn fan 'e Algoritme is om in set fan "leauwe" faktoaren yn te stellen foar elke sensor. Op elk momint sil de sensatorgegevens fan it lêste momint brûkt wurde foar statistiken om de oardiel te ferbetterjen (sels tafoegje), en de kwaliteit fan 'e sensor sil ek wurde beoardiele. Yn 'e fergeliking tusken de foarsizzende wearde en de mjitten wearde fan' e sensor sil in poerbêste wearde wurde skatte en útfier.

Dit betsjuttet dat as in sensor altyd in goede en konsistinte wearde jout en jo sille fertelle dat jo wat fertelt, it gefoel fan 'e sensor sil yn in pear millisekonden opnij begjinne te meitsjen.

Dit is better dan ienfâldige gemiddeld as stimmen, om't Kalman-filter kin omgean mei de situaasje dy't de measte sensoren tydlik út oarder binne. Salang't men goede reden kin hâlde, kin it de robot troch it tsjustere momint meitsje.

Kalman-filter is in tapassing fan mear algemiene begripen fan Markov Chain en Bayesiaanske redenearring, dat is in wiskundich systeem dat it har gissingen ferbetterje troch te brûken troch bewiis te brûken. Dizze ark binne ark brûkt om wittenskip sels te helpen sels ideeën (dy't ek de basis binne fan wat wy "statistyske betsjutting" neame).

Dêrom kin it dêster sizze dat guon Sensor Fusionsystemen útdrukt de essinsje fan wittenskip op in snelheid fan 1000 kear per sekonde.

Kalman filters binne brûkt yn orbitale stasjons fan spaasjesatelliten foar desennia. Om't moderne Microcontrollers de algoritme kinne rinne yn 'e echte tiid, wurde se mear en populêrder yn robotika.