Sensor fúzje algoritme

Kalman filter

Kalman filter is typysk.

De kearn fan it algoritme is om in set fan "leauwe" faktoaren yn te stellen foar elke sensor. Op elk momint wurde de sensorgegevens fan it lêste momint brûkt foar statistiken om de ried te ferbetterjen (sels taheakjen), en de kwaliteit fan 'e sensor sil ek beoardiele wurde. Yn 'e fergeliking tusken de foarseine wearde en de mjitten wearde fan' e sensor sil in poerbêste wearde wurde rûsd en útfier.

Dit betsjut dat as in sensor altyd in goede en konsekwinte wearde jout en jo wat ûnwierskynlik begjint te fertellen, it leauwensweardigensnivo fan 'e sensor yn in pear millisekonden sil ôfnimme oant it opnij begjint te meitsjen.

Dit is better as simpel gemiddeld of stimmen, omdat Kalman filter kin omgean mei de situaasje dat de measte sensoren binne tydlik út oarder. Salang't men goede reden hâlde kin, kin it de robot troch it tsjustere momint meitsje.

Kalman filter is in tapassing fan mear algemiene begripen fan Markov keten en Bayesian redenearring, dat is in wiskundige systeem dat iteratyf ferbetteret harren rieden troch it brûken fan bewiis. Dizze ark binne ark dy't brûkt wurde om de wittenskip sels te helpen ideeën te testen (dy't ek de basis binne fan wat wy "statistyske betsjutting" neame).

Dêrom kin it poëtysk sein wurde dat guon sensorfúzjesystemen de essinsje fan wittenskip útdrukke mei in snelheid fan 1000 kear per sekonde.

Kalman-filters wurde al tsientallen jierren brûkt yn orbitale stasjons fan romtesatelliten. Om't moderne mikrocontrollers it algoritme yn echte tiid kinne útfiere, wurde se hieltyd populêrder yn robotika.