सेंसर फ़्यूज़न एल्गोरिदम

कलमन फ़िल्टर

कलमन फ़िल्टर विशिष्ट है.

एल्गोरिदम का मूल प्रत्येक सेंसर के लिए "विश्वास" कारकों का एक सेट सेट करना है। प्रत्येक क्षण में, अंतिम क्षण के सेंसर डेटा का उपयोग अनुमान (स्वयं जोड़ने) में सुधार के लिए आंकड़ों के लिए किया जाएगा, और सेंसर की गुणवत्ता का भी आकलन किया जाएगा। अनुमानित मूल्य और सेंसर के मापा मूल्य के बीच तुलना में, एक उत्कृष्ट मूल्य का अनुमान लगाया जाएगा और आउटपुट दिया जाएगा।

इसका मतलब यह है कि यदि कोई सेंसर हमेशा एक अच्छा और सुसंगत मूल्य देता है और आपको कुछ अप्रत्याशित बताना शुरू कर देता है, तो सेंसर की विश्वसनीयता का स्तर कुछ मिलीसेकंड में कम हो जाएगा जब तक कि यह फिर से समझ में न आने लगे।

यह साधारण औसत या वोटिंग से बेहतर है, क्योंकि कलमन फ़िल्टर उस स्थिति से निपट सकता है जब अधिकांश सेंसर अस्थायी रूप से खराब हो जाते हैं। जब तक कोई अच्छा कारण रख सकता है, वह रोबोट को अंधेरे क्षण से बाहर निकाल सकता है।

कलमन फ़िल्टर मार्कोव श्रृंखला और बायेसियन तर्क की अधिक सामान्य अवधारणाओं का एक अनुप्रयोग है, जो एक गणितीय प्रणाली है जो साक्ष्य का उपयोग करके अपने अनुमानों को पुनरावृत्त रूप से बेहतर बनाती है। ये उपकरण ऐसे उपकरण हैं जिनका उपयोग विज्ञान को विचारों का परीक्षण करने में मदद करने के लिए किया जाता है (जो कि जिसे हम "सांख्यिकीय महत्व" कहते हैं उसका आधार भी हैं)।

अत: इसे काव्यात्मक ढंग से कहा जा सकता है कि कुछ सेंसर फ़्यूज़न सिस्टम प्रति सेकंड 1000 गुना की गति से विज्ञान के सार को व्यक्त कर रहे हैं।

कलमन फिल्टर का उपयोग दशकों से अंतरिक्ष उपग्रहों के कक्षीय स्टेशनों में किया जाता रहा है। क्योंकि आधुनिक माइक्रोकंट्रोलर वास्तविक समय में एल्गोरिदम चला सकते हैं, वे रोबोटिक्स में अधिक से अधिक लोकप्रिय हो रहे हैं।