Алгоритам фузије сензора

Калманов филтер

Калманов филтер је типичан.

Срж алгоритма је постављање скупа фактора "веровања" за сваки сензор. У сваком тренутку, подаци сензора из последњег тренутка ће се користити за статистику за побољшање нагађања (самододавање), а такође ће се оцењивати квалитет сензора. У поређењу између предвиђене вредности и измерене вредности сензора, одлична вредност ће бити процењена и добијена.

То значи да ако сензор увек даје добру и доследну вредност и почне да вам говори нешто мало вероватно, ниво веродостојности сензора ће се смањити за неколико милисекунди док поново не почне да има смисла.

Ово је боље од једноставног усредњавања или гласања, јер Калманов филтер може да се носи са ситуацијом да већина сензора привремено није у функцији. Докле год неко може да задржи добар разлог, он може да уведе робота у мрачни тренутак.

Калманов филтер је примена општијих концепата Марковљевог ланца и Бајесовог резоновања, што је математички систем који итеративно побољшава њихова нагађања коришћењем доказа. Ови алати су алати који се користе да помогну самој науци да тестира идеје (које су такође основа онога што називамо „статистичким значајем“).

Стога се поетски може рећи да неки системи фузије сензора изражавају суштину науке брзином од 1000 пута у секунди.

Калманови филтери се деценијама користе у орбиталним станицама свемирских сателита. Пошто савремени микроконтролери могу да покрећу алгоритам у реалном времену, они постају све популарнији у роботици.