Sentsoreen fusio algoritmoa

Kalman iragazkia

Kalman iragazkia ohikoa da.

Algoritmoaren muina sentsore bakoitzeko "sinesmen" faktore multzo bat ezartzea da. Momentu bakoitzean, azken momentuko sentsorearen datuak estatistiketarako erabiliko dira asmakizuna hobetzeko (autogehitzea), eta sentsorearen kalitatea ere epaituko da. Iragarritako balioaren eta sentsorearen neurtutako balioaren arteko konparazioan, balio bikaina estimatu eta aterako da.

Horrek esan nahi du sentsore batek beti balio ona eta koherentea ematen badu eta nekez gertatzen den zerbait esaten hasten bazaizu, sentsorearen sinesgarritasun maila milisegundo gutxitan jaitsiko da berriro zentzua hartzen hasi arte.

Hau batezbestekoa edo botoa ematea baino hobea da, Kalman iragazkiak sentsore gehienak aldi baterako kanpoan dauden egoerari aurre egin diezaiokeelako. Arrazoi ona mantentzen duen bitartean, robota une ilunean zehar egin dezake.

Kalman iragazkia Markov katearen eta Bayesiako arrazoibidearen kontzeptu orokorragoen aplikazioa da, hau da, ebidentzia erabiliz haien asmakizunak errepikakorki hobetzen dituen sistema matematiko bat da. Tresna hauek zientziari berari ideiak probatzen laguntzeko erabiltzen diren tresnak dira («esangura estatistikoa» deitzen dugunaren oinarria ere bada).

Hori dela eta, poetikoki esan daiteke sentsore-fusio-sistema batzuk zientziaren esentzia adierazten ari direla 1000 aldiz segundoko abiaduran.

Kalman iragazkiak espazio-sateliteen estazio orbitaletan erabili izan dira hamarkada luzez. Mikrokontrolagailu modernoek algoritmoa denbora errealean exekutatu dezaketenez gero eta ezagunagoak dira robotikan.