Algoritmo sa fusion sa sensor

Kalman filter

Ang Kalman filter kay kasagaran.

Ang kinauyokan sa algorithm mao ang pagtakda sa usa ka hugpong sa "pagtuo" nga mga hinungdan alang sa matag sensor. Sa matag gutlo, ang data sa sensor gikan sa katapusang gutlo gamiton alang sa mga estadistika aron mapauswag ang pagtag-an (pagdugang sa kaugalingon), ug ang kalidad sa sensor pagahukman usab. Sa pagtandi tali sa gitagna nga kantidad ug ang gisukod nga kantidad sa sensor, usa ka maayo kaayo nga kantidad ang gibanabana ug output.

Kini nagpasabut nga kung ang usa ka sensor kanunay nga maghatag usa ka maayo ug makanunayon nga kantidad ug magsugod sa pagsulti kanimo sa usa ka butang nga dili mahimo, ang lebel sa kredibilidad sa sensor mokunhod sa pipila ka mga millisecond hangtod nga magsugod na usab kini nga masabtan.

Mas maayo kini kay sa yano nga pag-average o pagboto, tungod kay ang Kalman filter makasagubang sa sitwasyon nga kadaghanan sa mga sensor temporaryo nga wala sa kahusay. Hangtud nga ang usa makahupot ug maayong rason, kini makahimo sa robot sa ngitngit nga higayon.

Ang Kalman filter usa ka aplikasyon sa mas kinatibuk-ang konsepto sa Markov chain ug Bayesian nga pangatarungan, nga usa ka sistema sa matematika nga nagbalikbalik nga nagpauswag sa ilang mga pagtag-an pinaagi sa paggamit sa ebidensya. Kini nga mga galamiton maoy mga himan nga gigamit sa pagtabang sa siyensiya mismo sa pagsulay sa mga ideya (nga mao usab ang basehan sa gitawag nato nga "statistical significance").

Busa, kini mahimong giingon nga balaknon nga ang pipila ka mga sensor fusion system nagpahayag sa diwa sa siyensiya sa gikusgon nga 1000 ka beses kada segundo.

Ang mga pagsala sa Kalman gigamit sa mga estasyon sa orbital sa mga satelayt sa kawanangan sulod sa mga dekada. Tungod kay ang modernong microcontrollers makahimo sa pagpadagan sa algorithm sa tinuod nga panahon, sila nahimong mas ug mas popular sa robotics.