Algoritëm i shkrirjes së sensorit

Kalman Filter

Filtri Kalman është tipik.

Thelbi i algoritmit është të vendosni një grup faktorësh "besimi" për secilin sensor. Në secilin moment, të dhënat e sensorit nga momenti i fundit do të përdoren për statistika për të përmirësuar supozimin (vetë-shtimi), dhe cilësia e sensorit gjithashtu do të gjykohet. Në krahasimin midis vlerës së parashikuar dhe vlerës së matur të sensorit, një vlerë e shkëlqyeshme do të vlerësohet dhe do të dalë.

Kjo do të thotë që nëse një sensor gjithmonë jep 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 kuptim përsëri.

Kjo është më mirë sesa mesatarja e thjeshtë ose votimi, sepse Kalman Filter mund të merret me situatën që shumica e sensorëve janë përkohësisht pa rregull. Për sa kohë që dikush mund të mbajë një arsye të mirë, mund ta bëjë robotin në momentin e errët.

Kalman Filter është një aplikim i koncepteve më të përgjithshme të Markov Chain dhe Arsyetimi Bayesian, i cili është një sistem matematikor që përmirëson në mënyrë të përsëritur supozimet e tyre duke përdorur prova. Këto mjete janë mjete të përdorura për të ndihmuar vetë shkencën të provojnë idetë (të cilat janë gjithashtu baza e asaj që ne i quajmë "domethënie statistikore").

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

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