Algoritmi i shkrirjes së sensorit

Filtri Kalman

Filtri Kalman është tipik.

Thelbi i algoritmit është vendosja e një grupi faktorësh "besimi" për secilin sensor. Në çdo moment, të dhënat e sensorit nga momenti i fundit do të përdoren për statistika për të përmirësuar supozimin (duke shtuar vetë), si dhe do të gjykohet cilësia e sensorit. Në krahasimin midis vlerës së parashikuar dhe vlerës së matur të sensorit, do të vlerësohet dhe do të dalë një vlerë e shkëlqyer.

Kjo do të thotë që nëse një sensor jep gjithmonë një vlerë të mirë dhe të qëndrueshme dhe fillon t'ju tregojë diçka të pamundur, niveli i besueshmërisë së sensorit do të ulet në disa milisekonda derisa të fillojë të ketë përsëri kuptim.

Kjo është më mirë se mesatarja e thjeshtë ose votimi, sepse filtri Kalman mund të përballet me situatën që shumica e sensorëve janë përkohësisht jashtë funksionit. Për sa kohë që dikush mund të mbajë arsye të mirë, ai mund ta bëjë robotin të kalojë momentin e errët.

Filtri Kalman është një aplikim i koncepteve më të përgjithshme të zinxhirit Markov dhe arsyetimit Bayesian, i cili është një sistem matematikor që përmirëson në mënyrë të përsëritur supozimet e tyre duke përdorur prova. Këto mjete janë mjete që përdoren për të ndihmuar shkencën në testimin e ideve (të cilat janë gjithashtu baza e asaj që ne e quajmë "rëndësia statistikore").

Prandaj, mund të thuhet në mënyrë poetike se disa sisteme të shkrirjes së sensorëve po shprehin thelbin e shkencës me një shpejtësi prej 1000 herë në sekondë.

Filtrat Kalman janë përdorur në stacionet orbitale të satelitëve hapësinorë për dekada të tëra. Për shkak se mikrokontrolluesit modernë mund të ekzekutojnë algoritmin në kohë reale, ata po bëhen gjithnjë e më të popullarizuar në robotikë.