Fusion de capteur de filtre Kalman

1. Qu'est-ce que le filtre Kalman dans la fusion des capteurs?
2. Le filtre Kalman est-il un algorithme de fusion de capteurs?
3. Pourquoi utiliser le filtre Kalman dans la fusion des capteurs?
4. Qu'est-ce que la technique de fusion des capteurs?

Qu'est-ce que le filtre Kalman dans la fusion des capteurs?

Le filtrage de Kalman utilise des mesures imparfaites observées dans le temps et produit des estimations de variables inconnues. Pris de l'une des conférences d'Udacity. Cet algorithme est un processus récursif en deux étapes: prédiction et mise à jour. L'étape de prédiction produit des estimations des variables actuelles ainsi que leurs incertitudes.

Le filtre Kalman est-il un algorithme de fusion de capteurs?

Les deux modèles linéaires sont mis en œuvre avec un algorithme de fusion de capteurs utilisant un filtre Kalman pour estimer la position et l'attitude des pads, et leurs performances sont comparées à un modèle non linéaire 6-DOF.

Pourquoi utiliser le filtre Kalman dans la fusion des capteurs?

«Néanmoins, le filtre Kalman est l'une des méthodes de fusion les plus populaires principalement en raison de sa simplicité, de sa facilité de mise en œuvre et de sa optimalité dans un sens des erreurs carrés moyennes.

Qu'est-ce que la technique de fusion des capteurs?

La fusion du capteur est la possibilité de rassembler les entrées de plusieurs radars, lidars et caméras pour former un seul modèle ou image de l'environnement autour d'un véhicule. Le modèle résultant est plus précis car il équilibre les forces des différents capteurs.