સેન્સર ફ્યુઝન અલ્ગોરિધમનો

કાલમેન ફિલ્ટર

કાલમન ફિલ્ટર લાક્ષણિક છે.

અલ્ગોરિધમનો મુખ્ય ભાગ દરેક સેન્સર માટે "માન્યતા" પરિબળોનો સમૂહ સેટ કરવાનો છે. દરેક ક્ષણે, છેલ્લી ક્ષણથી સેન્સર ડેટાનો ઉપયોગ અનુમાન (સ્વ-એડિંગ) ને સુધારવા માટે આંકડા માટે કરવામાં આવશે, અને સેન્સરની ગુણવત્તાનો પણ નિર્ણય લેવામાં આવશે. આગાહી મૂલ્ય અને સેન્સરના માપેલા મૂલ્ય વચ્ચેની તુલનામાં, એક ઉત્તમ મૂલ્યનો અંદાજ અને આઉટપુટ કરવામાં આવશે.

આનો અર્થ એ છે કે જો કોઈ સેન્સર હંમેશાં સારું અને સુસંગત મૂલ્ય આપે છે અને તમને કંઈક અસંભવિત કહેવાનું શરૂ કરે છે, તો સેન્સરનું વિશ્વસનીયતા સ્તર થોડા મિલિસેકંડમાં ઘટશે ત્યાં સુધી તે ફરીથી અર્થમાં ન આવે ત્યાં સુધી.

આ સરળ સરેરાશ અથવા મતદાન કરતા વધુ સારું છે, કારણ કે કાલમેન ફિલ્ટર પરિસ્થિતિ સાથે વ્યવહાર કરી શકે છે કે મોટાભાગના સેન્સર અસ્થાયી રૂપે ક્રમમાં નથી. જ્યાં સુધી કોઈ સારું કારણ રાખી શકે, ત્યાં સુધી તે અંધારાવાળી ક્ષણ દ્વારા રોબોટ બનાવી શકે છે.

કાલમેન ફિલ્ટર એ માર્કોવ ચેઇન અને બેએશિયન તર્કની વધુ સામાન્ય ખ્યાલોની એપ્લિકેશન છે, જે એક ગાણિતિક સિસ્ટમ છે જે પુરાવાઓનો ઉપયોગ કરીને તેમના અનુમાનને પુનરાવર્તિત રીતે સુધારે છે. આ સાધનો એ વિજ્ science ાનને પોતે પરીક્ષણના વિચારોને મદદ કરવા માટે વપરાય છે (જે આપણે જેને "આંકડાકીય મહત્વ" કહીએ છીએ તેનો આધાર પણ છે).

તેથી, તે કાવ્યાત્મક રીતે કહી શકાય કે કેટલીક સેન્સર ફ્યુઝન સિસ્ટમ્સ વિજ્ of ાનના સારને પ્રતિ સેકંડ 1000 વખતની ઝડપે વ્યક્ત કરી રહી છે.

કાલમન ફિલ્ટર્સનો ઉપયોગ દાયકાઓથી અવકાશ ઉપગ્રહોના ભ્રમણકક્ષાના સ્ટેશનોમાં કરવામાં આવે છે. કારણ કે આધુનિક માઇક્રોકન્ટ્રોલર્સ રીઅલ ટાઇમમાં અલ્ગોરિધમનો ચલાવી શકે છે, તેથી તેઓ રોબોટિક્સમાં વધુને વધુ લોકપ્રિય થઈ રહ્યા છે.