Fusion de données de capteur à l'aide du filtre Kalman

1. Le filtre Kalman est-il utilisé pour la fusion des capteurs?
2. Comment la fusion des capteurs?
3. Comment le filtre Kalman est-il utilisé en robotique?
4. Qu'est-ce que les algorithmes de fusion de capteurs?

Le filtre Kalman est-il utilisé pour la fusion des capteurs?

Dans cette série, je vais essayer d'expliquer l'algorithme de filtre Kalman avec un exemple de mise en œuvre de suivi d'un véhicule à l'aide de plusieurs entrées de capteurs, souvent appelées fusion de capteurs. Le filtre Kalman dans sa forme la plus élémentaire se compose de 3 étapes.

Comment la 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.

Comment le filtre Kalman est-il utilisé en robotique?

Filtre Kalman étendu à la rescousse! Il supprime la restriction des modèles de transition et de mesure linéaires. Au lieu de cela, il vous permet d'utiliser tout type de fonction non linéaire pour modéliser la transition de l'état et les mesures que vous effectuez avec votre robot.

Qu'est-ce que les algorithmes de fusion de capteurs?

Quels sont les algorithmes de fusion de capteurs? Les algorithmes de fusion de capteurs combinent des données sensorielles qui, lorsqu'elles sont correctement synthétisées, aident à réduire l'incertitude dans la perception de la machine. Ils assument la tâche de combiner les données de plusieurs capteurs - chacun avec des avantages et des inconvénients uniques - pour déterminer les positions les plus précises des objets.