Algoritmu di fusione di sensori

Filtru Kalman

U filtru Kalman hè tipicu.

U core di l'algoritmu hè di stabilisce un settore di fattori "credenza" per ogni sensoru.In ogni mumentu, i dati di u sensoru da l'ultimu mumentu seranu utilizati per statistiche per migliurà a guess (auto-aghjunghje), è a qualità di u sensoru serà ancu ghjudicata.In a comparazione trà u valore preditu è ​​u valore misuratu di u sensoru, un valore eccellente serà stimatu è uscita.

Questu significa chì se un sensoru dà sempre un valore bonu è coherente è cumencia à dì qualcosa improbabile, u livellu di credibilità di u sensoru diminuirà in pochi millisecondi finu à chì cumencia à fà sensu novu.

Questu hè megliu cà semplice media o votu, perchè u filtru Kalman pò trattà a situazione chì a maiò parte di i sensori sò temporaneamente fora di ordine.Sempre chì unu pò mantene a bona ragione, pò fà u robot à traversu u mumentu scuru.

U filtru di Kalman hè una applicazione di cuncetti più generali di a catena di Markov è u ragiunamentu Bayesian, chì hè un sistema matematicu chì iterativamente migliurà e so supposizioni usendu evidenza.Sti arnesi sò arnesi usati per aiutà a scienza stessa à pruvà l'idee (chì sò ancu a basa di ciò chì chjamemu "significatu statisticu").

Dunque, si pò dì poeticamente chì certi sistemi di fusione di sensori esprimenu l'essenza di a scienza à una vitezza di 1000 volte per seconda.

I filtri Kalman sò stati usati in stazioni orbitali di satelliti spaziali per decennii.Perchè i microcontrollers muderni ponu eseguisce l'algoritmu in tempu reale, sò diventati sempre più populari in robotica.