સેન્સર ફ્યુઝન અલ્ગોરિધમ

કાલમેન ફિલ્ટર

Kalman ફિલ્ટર લાક્ષણિક છે.

એલ્ગોરિધમનો મુખ્ય ભાગ દરેક સેન્સર માટે "વિશ્વાસ" પરિબળોનો સમૂહ સેટ કરવાનો છે. દરેક ક્ષણે, છેલ્લી ક્ષણના સેન્સર ડેટાનો ઉપયોગ અનુમાન (સ્વ-ઉમેરો)ને સુધારવા માટે આંકડાઓ માટે કરવામાં આવશે, અને સેન્સરની ગુણવત્તા પણ નક્કી કરવામાં આવશે. અનુમાનિત મૂલ્ય અને સેન્સરના માપેલા મૂલ્ય વચ્ચેની સરખામણીમાં, ઉત્તમ મૂલ્યનો અંદાજ અને આઉટપુટ કરવામાં આવશે.

આનો અર્થ એ છે કે જો સેન્સર હંમેશા સારું અને સુસંગત મૂલ્ય આપે છે અને તમને અસંભવિત કંઈક કહેવાનું શરૂ કરે છે, તો સેન્સરનું વિશ્વસનીયતા સ્તર થોડી મિલીસેકંડમાં ઘટશે જ્યાં સુધી તે ફરીથી અર્થમાં આવવાનું શરૂ ન કરે.

આ સરળ સરેરાશ અથવા મતદાન કરતાં વધુ સારું છે, કારણ કે કાલમેન ફિલ્ટર એવી પરિસ્થિતિનો સામનો કરી શકે છે કે મોટાભાગના સેન્સર અસ્થાયી રૂપે ઓર્ડરની બહાર છે. જ્યાં સુધી કોઈ યોગ્ય કારણ રાખી શકે ત્યાં સુધી તે અંધારાવાળી ક્ષણમાંથી રોબોટ બનાવી શકે છે.

કાલમેન ફિલ્ટર એ માર્કોવ સાંકળ અને બેયેશિયન તર્કની વધુ સામાન્ય વિભાવનાઓનો ઉપયોગ છે, જે એક ગાણિતિક પ્રણાલી છે જે પુરાવાનો ઉપયોગ કરીને તેમના અનુમાનને પુનરાવર્તિત રીતે સુધારે છે. આ સાધનો એવા સાધનો છે જેનો ઉપયોગ વિજ્ઞાનને જ વિચારોની ચકાસણી કરવામાં મદદ કરે છે (જે આપણે "આંકડાકીય મહત્વ" કહીએ છીએ તેનો આધાર પણ છે).

તેથી, તે કાવ્યાત્મક રીતે કહી શકાય કે કેટલીક સેન્સર ફ્યુઝન સિસ્ટમ્સ પ્રતિ સેકન્ડમાં 1000 વખતની ઝડપે વિજ્ઞાનનો સાર વ્યક્ત કરી રહી છે.

કાલમાન ફિલ્ટર્સનો ઉપયોગ દાયકાઓથી અવકાશ ઉપગ્રહોના ભ્રમણકક્ષાના સ્ટેશનોમાં કરવામાં આવે છે. કારણ કે આધુનિક માઇક્રોકન્ટ્રોલર્સ એલ્ગોરિધમને વાસ્તવિક સમયમાં ચલાવી શકે છે, તેઓ રોબોટિક્સમાં વધુને વધુ લોકપ્રિય બની રહ્યા છે.