Sentsorearen fusio algoritmoa

Kalman iragazkia

Kalman iragazkia tipikoa da.

Algoritmoaren muina sentsore bakoitzeko "sinesmen" faktore multzoa ezartzea da. Momentu bakoitzean, azken uneko sentsoreen datuak estatistikak erabiliko dira asmakizuna hobetzeko (auto-gehitzea), eta sentsorearen kalitatea ere epaituko da. Aurreikusitako balioaren eta sentsorearen balio neurtutakoaren aldera, balio bikaina kalkulatuko da eta irteera.

Horrek esan nahi du sentsore batek beti balio ona eta koherentea ematen badu eta nekez zerbait esaten ari dela, sentsorearen sinesgarritasun maila milisegundo gutxik gutxituko dela, zentzua izaten hasi arte.

Hau da batez besteko sinplea edo bozketa baino hobea, Kalman iragazkiak sentsore gehienek aldi baterako ordenaz kanpo dauden egoerari aurre egin diezaiokeelako. Arrazoi ona gorde dezakeen bitartean, robotak une ilunaren bidez egin dezake.

Kalman iragazkia Markov katearen eta Bayesiako arrazoibideen kontzeptu orokorren aplikazioa da, hau da, frogak erabiliz bere asmakizunak hobetzen dituen sistema matematikoa da. Tresna hauek zientziaren berak ideiak probatzeko erabiltzen diren tresnak dira ("garrantzi estatistikoa" deitzen dugunaren oinarria ere).

Hori dela eta, poetikoki esan daiteke sentsoreen fusio sistema batzuek zientziaren funtsa segundoko 1000 aldiz adierazten dutela.

Kalman iragazkiak espazioko sateliteen geltoki orbitaletan erabili dira hamarkadetan. Mikrokontrolagailu modernoek algoritmoa denbora errealean exekutatu dezaketelako, gero eta ezagunagoak dira robotikan.