sensorifuusioalgoritmeilla

Sensorifuusioalgoritmit ovat menetelmiä, joilla useista sensoreista saadut mittaukset yhdistetään luotettavamman tilan estimoinnin saavuttamiseksi. Tällainen fuusio parantaa tarkkuutta ja robustisuutta sekä kompensoi yksittäisten mittausvirheitä. Yleisiä kohteita ovat liiketila, asento ja nopeus sekä ympäristön kartoitus. Käytettyjä sensoreita ovat GPS, IMU (inertiaalimittausyksikkö), kamera, LiDAR ja tutka. Fuusio voidaan toteuttaa data-tasolla, piirteetason fuusiossa tai päätöksentekotason fuusiossa; jokaisella lähestymistavalla on omat etunsa ja vaatimuksensa, kuten kalibrointi ja synkronointi.

Keskeisiä algoritmeja ovat Kalman-suodattimet sekä niiden ei-lineaarisiin malleihin sovitetut muodot, kuten EKF (extended Kalman filter) ja UKF (unscented Kalman filter). Partikkelifiltterit voivat käsitellä suuria epävarmuuksia ja epälineaarisuutta. Komplementtifiltterit tarjoavat kevyemmän vaihtoehdon IMU-pohjaisissa sovelluksissa.

Sovellukset kattavat robotiikan, autonomiset ajoneuvot, droonit, AR/VR-tilat sekä teollisuusautomaation, joissa sensorit voivat olla hajautettuja ja mittausnopeudet vaihtelevat. Haasteita ovat aikaleimaus, synkronointi, kalibrointi ja koordinaatistojen yhteensovittaminen sekä laskennan reaaliaikaisuus. Arviointi perustuu estimointivirheen pienenemiseen, vakauteen ja järjestelmän luotettavuuteen.