Алгарытм зліцця датчыкаў

Фільтр калмана

Фільтр Калмана тыповы.

Ядро алгарытму - усталяваць набор фактараў "пераканання" для кожнага датчыка. У кожны момант даныя датчыка з апошняга моманту будуць выкарыстоўвацца для статыстыкі для паляпшэння здагадкі (самададавання), а таксама будзе ацэньвацца якасць датчыка. У параўнанні паміж прагназаваным значэннем і вымераным значэннем датчыка будзе ацэнена і выведзена выдатнае значэнне.

Гэта азначае, што калі датчык заўсёды дае добрае і пастаяннае значэнне і пачынае казаць вам нешта малаверагоднае, узровень даверу да датчыка знізіцца праз некалькі мілісекунд, пакуль ён зноў не стане мець сэнс.

Гэта лепш, чым простае асерадненне або галасаванне, таму што фільтр Калмана можа справіцца з сітуацыяй, калі большасць датчыкаў часова не працуе. Пакуль можна захоўваць добрую прычыну, гэта можа перажыць робат праз цёмны момант.

Фільтр Калмана - гэта прымяненне больш агульных канцэпцый ланцуга Маркава і байесаўскага разважання, якое з'яўляецца матэматычнай сістэмай, якая ітэратыўна паляпшае свае здагадкі, выкарыстоўваючы доказы. Гэтыя інструменты з'яўляюцца інструментамі, якія выкарыстоўваюцца для таго, каб дапамагчы самой навуцы праверыць ідэі (якія таксама з'яўляюцца асновай таго, што мы называем "статыстычнай значнасцю").

Такім чынам, можна паэтычна сказаць, што некаторыя сістэмы зліцця датчыкаў выказваюць сутнасць навукі з хуткасцю 1000 раз у секунду.

Фільтры Калмана дзесяцігоддзямі выкарыстоўваліся на арбітальных станцыях касмічных спадарожнікаў. Паколькі сучасныя мікракантролеры могуць запускаць алгарытм у рэжыме рэальнага часу, яны становяцца ўсё больш папулярнымі ў робататэхніцы.