Algoritma sensor fusi

saringan Kalman

saringan Kalman has.

Inti algoritma nyaéta nyetél sakumpulan faktor "kapercayaan" pikeun unggal sénsor. Dina unggal momen, data sensor ti moment panungtungan bakal dipaké pikeun statistik pikeun ngaronjatkeun guessing (self-nambahkeun), sarta kualitas sensor ogé bakal judged. Dina ngabandingkeun antara nilai diprediksi jeung nilai diukur tina sensor, hiji nilai alus teuing bakal diperkirakeun jeung kaluaran.

Ieu ngandung harti yén lamun sensor salawasna masihan nilai alus tur konsisten tur mimitian ngabejaan Anjeun hal saperti teu mirip, tingkat kredibilitas sensor urang bakal turun dina sababaraha milidetik nepi ka mimiti asup akal deui.

Ieu leuwih hade tinimbang averaging basajan atawa voting, sabab Kalman filter bisa nungkulan kaayaan nu paling sensor samentara kaluar tina urutan. Salami hiji bisa tetep alesan alus, éta bisa nyieun robot ngaliwatan momen poék.

Kalman filter mangrupa aplikasi tina konsép leuwih umum tina ranté Markov sarta penalaran Bayesian, nu mangrupakeun sistem matematik nu iteratively ngaronjatkeun guesses maranéhanana ku ngagunakeun bukti. Alat-alat ieu mangrupikeun alat anu dianggo pikeun ngabantosan élmu sorangan pikeun nguji ideu (anu ogé mangrupikeun dasar naon anu urang sebut "signifikansi statistik").

Ku alatan éta, bisa disebutkeun puitis yén sababaraha sistem fusi sensor nganyatakeun hakekat elmu dina laju 1000 kali per detik.

saringan Kalman geus dipaké dina stasiun orbital satelit spasi salila sababaraha dekade. Kusabab mikrokontroler modern tiasa ngajalankeun algoritma sacara real waktos, aranjeunna janten langkung populer di robotika.