Sensorifuusioalgoritmit

Sensorifuusioalgoritmid on meetodid, mis ühendavad mitme sensori poolt kogutud andmed, et saada täpsem hinnang süsteemi olekule, liikumisele või sündmusele võrreldes üksikkogumitega. Nende abil vähendatakse müra, kompenseeritakse viivitusi ning suurendatakse usaldusväärsust, kui sensorid annavad erinevaid või mitte täielikult kattuvaid signaale.

Kõige laiemalt kasutatavad on Kalman-filterid, mis sobivad lineaarsete süsteemide jaoks. Lineaarse Kalman-filteri puhul eeldatakse mõõtmiste ja protsessi müra Gaussi jaotust. Laiendatud Kalman-filter (EKF) käsitleb mittelineaarseid mudeleid; UKF ehk unscented Kalman-filter on veelgi paindlikum mittelineaarsete teisenduste esindamiseks. Partikkelfiltrid sobivad mittelineaarsete ja mitte-Gaussi hajumistega süsteemidele. Komplementaarfilter on lihtne ja sageli kasutatav IMU-fusioonis.

Arhitektuuriliselt on kaks peamist lähenemisviisi: keskne fusion, kus kogu info töödeldakse ühes filtris, ja hajus fusion, kus iga sensoril on oma filtr ning lõpphinnangud koordineeritakse töö käigus. Aja sünkroonimine ja sensorite kalibreerimine on kriitilised; puudulik sünkroonimine või kalibreerimisviga võivad põhjustada hinnangu ebastabiilsust ja väärarusaamu.

Sensorifuusioalgoritme rakendatakse robootikas, autonoomsetes sõidukites, droonides, mobiilseadmetes ning AR/VR-süsteemides, kus pidev oleku jälgimine parandab navigeerimist, kasutajamugavust ja süsteemide vastuvõtlikkust. Need algoritmid töötavad sageli koos teiste tehnoloogiatega, nagu SLAM, visuaalne odomeetria ja kartograafia, et parandada üldist toimivust.