Алгарытм зліцця датчыка

Кальман фільтр

Фільтр Кальмана тыповы.

Ядро алгарытму заключаецца ў тым, каб усталяваць набор фактараў "веры" для кожнага датчыка. У кожны момант дадзеныя датчыка з апошняга моманту будуць выкарыстоўвацца для статыстыкі для паляпшэння здагадкі (самастойнага дабаўлення), а якасць датчыка таксама будзе ацэньвацца. У параўнанні паміж прагназаваным значэннем і вымераным значэннем датчыка будзе ацэнена выдатнае значэнне і вывад.

Гэта азначае, што калі датчык заўсёды дае добрую і паслядоўную каштоўнасць і пачынае распавядаць вам нешта малаверагоднае, узровень даверу датчыка зніжаецца за некалькі мілісекунд, пакуль ён зноў не пачне мець сэнс.

Гэта лепш, чым простае сярэдняе і галасаванне, таму што фільтр Калман можа змагацца з сітуацыяй, якую большасць датчыкаў часова выходзіць з ладу. Пакуль можна захаваць важкія прычыны, гэта можа зрабіць робата праз цёмны момант.

Кальман фільтр - гэта прымяненне больш агульных паняццяў сеткі Маркава і байесаўскіх разваг, якая ўяўляе сабой матэматычную сістэму, якая ітэратыўна паляпшае іх здагадкі, выкарыстоўваючы доказы. Гэтыя інструменты - гэта інструменты, якія выкарыстоўваюцца, каб дапамагчы самім навуцы праверце ідэі (якія таксама з'яўляюцца асновай таго, што мы называем "статыстычнай значнасцю").

Таму паэтычна можна сказаць, што некаторыя сістэмы зліцця датчыкаў выражаюць сутнасць навукі са хуткасцю 1000 разоў у секунду.

Кальманскія фільтры выкарыстоўваліся ў арбітальных станцыях касмічных спадарожнікаў на працягу дзесяцігоддзяў. Паколькі сучасныя мікракантролеры могуць запусціць алгарытм у рэжыме рэальнага часу, яны становяцца ўсё больш папулярнымі ў робататэхніцы.