センサーフュージョンアルゴリズム

カルマンフィルター

カルマンフィルターが代表的です。

アルゴリズムの中核は、センサーごとに一連の「信念」要素を設定することです。それぞれの瞬間において、直前の瞬間のセンサーデータが統計に使用されて推測（自己加算）が向上し、センサーの品質も判断されます。センサーの予測値と測定値を比較すると、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示し、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が数ミリ秒以内に低下し、再び意味をなし始めることを意味します。

カルマン フィルター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、これは単純な平均や投票よりも優れています。正当な理性を保つことができる限り、ロボットは暗い瞬間を乗り越えることができます。

カルマン フィルターは、マルコフ連鎖とベイズ推論のより一般的な概念を応用したもので、証拠を使用して推測を反復的に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に役立つツールです (これは、私たちが「統計的有意性」と呼ぶものの基礎でもあります)。

したがって、あるセンサーフュージョンシステムは科学の本質を1秒間に1000回のスピードで表現していると詩的に言えます。

カルマン フィルターは、宇宙衛星の軌道ステーションで数十年にわたって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、ロボット工学においてますます人気が高まっています。