SensorfusionLösungen

SensorfusionLösungen beschreiben Systeme, die Messdaten mehrerer Sensoren kombinieren, um genauere Zustandsschätzungen, robustere Entscheidungen und eine konsistentere Umweltwahrnehmung zu ermöglichen. Durch Fusion lassen sich Unsicherheiten reduzieren und Ausfälle kompensieren, was Lokalisierung, Navigation und Mapping verbessert.

Aufbau: Sensoren (z. B. Beschleunigungsmesser, Gyroskop, GPS, LiDAR, Kamera), Kalibrierung und Zeitsynchronisation, eine zentrale Fusion-Engine sowie eine Anwendungsebene. Fusion kann auf drei Ebenen erfolgen: Rohdaten (Datenfusion), Merkmale (Merkmalsfusion) oder Entscheidungen (Entscheidungsfusion).

Methoden: Häufig eingesetzt werden Kalman-Filter und Varianten wie EKF und UKF, sowie Partikelfilter und Bayesian-Ansätze. Komplementäre Filter bieten einfache, rechenarme Lösungen. Die Wahl hängt von Modellgenauigkeit, Nichtlinearität und gewünschter Latenz ab.

Anwendungen: Autonome Fahrzeuge, Robotik, Luft- und Raumfahrt, Industrieautomation, mobile Geräte und VR/AR. In vielen Systemen dienen Fusionen der Lokalisierung, Kartierung, Hinderniserkennung und Zustandsüberwachung.

Beispiele und Tools: ROS-Pakete wie robot_localization oder ekf_localization_node implementieren Sensorfusion. Standards und Sicherheitsanforderungen (z. B. ISO 26262 in sicherheitskritischen Bereichen) beeinflussen Architektur und Validierung.

Herausforderungen: Synchronisation, Kalibrierung, Latenz, Datenqualität, Ausfalltoleranz und Fail-Safe-Design; Fehlerquellen müssen erkannt, modelliert und gemanagt werden.