センサー融合アルゴリズム

カルマンフィルター

カルマンフィルターは典型的です。

アルゴリズムのコアは、各センサーの「信念」要因のセットを設定することです。各瞬間に、最後の瞬間のセンサーデータを統計に使用して推測（自己アドディング）を改善し、センサーの品質も判断されます。予測された値とセンサーの測定値の比較では、優れた値が推定され、出力されます。

これは、センサーが常に良好で一貫した値を提供し、ありそうもないことを伝え始めた場合、センサーの信頼性レベルは、再び意味をなすまで数ミリ秒で減少することを意味します。

Kalman Filterは、ほとんどのセンサーが一時的に故障している状況に対処できるため、これは単純な平均化や投票よりも優れています。正当な理由を維持できる限り、暗い瞬間を通してロボットを作ることができます。

カルマンフィルターは、マルコフ連鎖とベイジアン推論のより一般的な概念の適用であり、証拠を使用して推測を繰り返し改善する数学システムです。これらのツールは、科学自体がアイデアをテストするのを支援するために使用されるツールです（これは、「統計的有意性」と呼ばれるものの基礎でもあります）。

したがって、一部のセンサー融合システムは、1秒あたり1000回の速度で科学の本質を表現していると詩的に言えます。

カルマンフィルターは、数十年にわたって宇宙衛星の軌道駅で使用されてきました。最新のマイクロコントローラーはアルゴリズムをリアルタイムで実行できるため、ロボット工学でますます人気が高まっています。