संवेदक संलयन एल्गोरिथ्म

कलमन फ़िल्टर

कलमन फ़िल्टर विशिष्ट है।

एल्गोरिथ्म का मूल प्रत्येक सेंसर के लिए "विश्वास" कारकों का एक सेट सेट करना है। प्रत्येक क्षण में, अंतिम क्षण से सेंसर डेटा का उपयोग आंकड़ों के लिए अनुमान (आत्म-अलंकृत) में सुधार करने के लिए किया जाएगा, और सेंसर की गुणवत्ता का भी आंका जाएगा। अनुमानित मूल्य और सेंसर के मापा मूल्य के बीच तुलना में, एक उत्कृष्ट मूल्य का अनुमान लगाया जाएगा और आउटपुट होगा।

इसका मतलब यह है कि यदि कोई सेंसर हमेशा एक अच्छा और सुसंगत मूल्य देता है और आपको कुछ संभावना नहीं बताता है, तो सेंसर की विश्वसनीयता स्तर कुछ मिलीसेकंड में कम हो जाएगा जब तक कि यह फिर से समझ में नहीं आता।

यह सरल औसत या मतदान से बेहतर है, क्योंकि कलमन फ़िल्टर इस स्थिति से निपट सकता है कि अधिकांश सेंसर अस्थायी रूप से क्रम से बाहर हैं। जब तक कोई अच्छा कारण रख सकता है, तब तक यह रोबोट को अंधेरे क्षण के माध्यम से बना सकता है।

कलमन फ़िल्टर मार्कोव श्रृंखला और बायेसियन रीजनिंग की अधिक सामान्य अवधारणाओं का एक अनुप्रयोग है, जो एक गणितीय प्रणाली है जो सबूतों का उपयोग करके अपने अनुमानों को सुधारता है। ये उपकरण विज्ञान स्वयं विज्ञान को विचारों का परीक्षण करने में मदद करने के लिए उपयोग किए जाने वाले उपकरण हैं (जो कि हम "सांख्यिकीय महत्व" कहते हैं) का आधार भी हैं।

इसलिए, यह कविता से कहा जा सकता है कि कुछ सेंसर फ्यूजन सिस्टम 1000 बार प्रति सेकंड की गति से विज्ञान के सार को व्यक्त कर रहे हैं।

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