Алгоритъм за сливане на сензори

Калман филтър

Филтърът на Калман е типичен.

Ядрото на алгоритъма е да зададе набор от фактори за „вярване“ за всеки сензор. Във всеки момент данните от сензора от последния момент ще се използват за статистика за подобряване на предположението (самодобавяне), като качеството на сензора също ще бъде преценено. При сравнението между прогнозираната стойност и измерената стойност на сензора, ще бъде оценена и изведена отлична стойност.

Това означава, че ако даден сензор винаги дава добра и постоянна стойност и започне да ви казва нещо малко вероятно, нивото на достоверност на сензора ще намалее след няколко милисекунди, докато започне отново да има смисъл.

Това е по-добре от обикновеното осредняване или гласуване, тъй като филтърът на Калман може да се справи със ситуацията, когато повечето сензори временно не работят. Докато човек може да запази добрата си причина, тя може да прекара робота през мрачния момент.

Филтърът на Калман е приложение на по-общи концепции на веригата на Марков и байесовото разсъждение, което е математическа система, която итеративно подобрява техните предположения чрез използване на доказателства. Тези инструменти са инструменти, използвани за подпомагане на самата наука да тества идеи (които също са в основата на това, което наричаме „статистическа значимост“).

Следователно може да се каже поетично, че някои системи за синтез на сензори изразяват същността на науката със скорост от 1000 пъти в секунда.

Филтрите на Калман се използват в орбитални станции на космически спътници от десетилетия. Тъй като съвременните микроконтролери могат да изпълняват алгоритъма в реално време, те стават все по-популярни в роботиката.