szenzorfúzió

A szenzorfúzió olyan információfeldolgozási módszer, amely több, különböző forrásból származó szenzoradat egyesítésével állapotot vagy környezeti jellemzőket becsül meg. Célja a becslés pontosságának növelése, a megbízhatóság és a lefedettség javítása, valamint az egyetlen szenzorból származó adatokból adódó bizonytalanság csökkentése.

A szenzorfúzió általában három szinten valósul meg: adatszintű (adatok közvetlen kombinálása), jellemző-szintű (kiválasztott jellemzők összerakása), és döntés-szintű (különböző szenzorok következtetéseinek összevetése és konszolidálása). Gyakran alkalmazott algoritmusok közé tartoznak a Kalman-szűrők és azok nemlineáris variánsaik, mint az EKF és az UKF, valamint a részecske-szűrők és egyéb Bayes-alapú megközelítések. Ezek a módszerek gyakran időkoordinációt, szinkronizálást, valamint bizonytalanságmodellezést is magukban foglalnak.

Alkalmazási területek közé tartozik a robotika és az autonóm rendszerek, például önvezető járművek és drónok, a repülés- és hajózásipar, viselhető és okos eszközök, ipari automatizálás, valamint környezeti megfigyelés és AR/VR rendszerek. Példák: kamera és IMU kombinált becslés, radar és kamera közös értelmezése vagy több szenzoros helyzet- és gyorsulás-nyomon követés.

Kihívások közé tartozik a szenzorok közötti időzítés és kalibráció megőrzése, a késleltetés, a számítási költségek és valós idejű működés biztosítása, továbbá a heterogén zajtörzsök és nemlineáris viselkedések kezelése, adatkapcsolatok és adatasszociációs problémák megoldása. A szenzorfúzió története a Kalman-szűrő megjelenítéséhez kötődik a 1960-as évekből, amelyet később Bayes-alapú módszerek és neurális technikák bővítettek.