Алгоритм злиття датчиків

Фільтр Калмана

Типовим є фільтр Калмана.

Суть алгоритму полягає у встановленні набору факторів «віри» для кожного датчика. Кожного моменту дані датчика з останнього моменту будуть використовуватися для статистики для покращення припущення (самододавання), а також оцінюватиметься якість датчика. У порівнянні між прогнозованим значенням і виміряним значенням датчика буде оцінено та виведено відмінне значення.

Це означає, що якщо датчик завжди видає хороші та постійні значення та починає повідомляти вам щось малоймовірне, рівень довіри до датчика знизиться за кілька мілісекунд, доки він знову не почне мати сенс.

Це краще, ніж просте усереднення або голосування, оскільки фільтр Калмана може впоратися з ситуацією, коли більшість датчиків тимчасово вийшли з ладу. До тих пір, поки людина зберігає вагомий розум, робот може пережити темний момент.

Фільтр Калмана — це застосування більш загальних понять ланцюга Маркова та байєсівського міркування, яке є математичною системою, яка ітеративно покращує свої припущення, використовуючи докази. Ці інструменти є інструментами, які допомагають самій науці перевіряти ідеї (які також є основою того, що ми називаємо «статистичною значущістю»).

Тому можна поетично сказати, що деякі системи злиття датчиків виражають суть науки зі швидкістю 1000 разів на секунду.

Фільтри Калмана десятиліттями використовуються на орбітальних станціях космічних супутників. Оскільки сучасні мікроконтролери можуть запускати алгоритм у реальному часі, вони стають все більш популярними в робототехніці.