নির্ভরযোগ্য রোবটরা নিয়ন্ত্রণ করে সঠিক সেন্সর তথ্য তথ্যের ওপর নির্ভর করে ।

সেনসরের তথ্য পরিশোধনের গুরুত্ব

লিডর, আল্ট্রা, আল্ট্রানিক এবং ইনফ্রারেডিওর মতো সেনসরগুলো পরিবেশ সংক্রান্ত জটিল তথ্য সরবরাহ করে থাকে । কিন্তু, এই সেন্সরগুলো প্রায়ই পরিবেশ ও হার্ডওয়্যার সীমাবদ্ধতার কারণে আওয়াজ সৃষ্টি করে ।

সাধারণ ফিল্টারিং টেকনেটিকস

সেন্সর ডাটা প্রক্রিয়া চালানোর জন্য রোবটবিদ্যায় বেশ কিছু ফিল্টার পদ্ধতি ব্যবহার করা হয়েছে:

  • [[[F] ক্যালসলমান ফিল্টার:[[[F] Complet:[F] Completssornetssperalic] একটি সিস্টেমের মান হিসাব করার জন্য সঠিক মানের পরিমাপ পরিমাপ করে, alasshannial সিস্টেমের আদর্শ মান ।
  • [[F] সফ্টরিয়াম ফিল্টার:[[F] সিস্টেমের শর্তাবলির সম্ভাবনার প্রতিনিধিত্ব করার জন্য একটি অংশ নির্ধারণ করে, যা অ-গ্নিকৃত ও অ-গ্নিসারীয় দৃশ্যের জন্য উপযুক্ত ।
  • [[[F] মিডিয়া ফিল্টার:[[F] প্রত্যেক সূত্রকে নর্তকীর্ত বস্তুর মিডিয়া বিন্দুতে প্রতিস্থাপন করে, জোর মুছে ফেলার জন্য কার্যকর
  • [[[F]LO[FOP] ফিল্টার:[FLT] নির্দিষ্ট ফ্রিকোয়েন্সির নীচে নির্দিষ্ট ফ্রিকোয়েন্সির নীচে সংকেত প্রদান করে, উচ্চ-বিত্ত শব্দ হ্রাস করে ।

সঠিক ফিল্টার বাছাই করা

একটি উপযুক্ত ফিল্টার পদ্ধতি নির্বাচন করা হলে সেন্সর টাইপ, পরিবেশ ও গণক সম্পদের ওপর নির্ভর করে । উদাহরণস্বরূপ, কালম্যান ফিল্টারটি বাস্তব সময়ের অ্যাপ্লিকেশনের ক্ষেত্রে তাদের দক্ষতায় ব্যবহৃত হয়, যদিও আর্ক ফিল্টারসমূহ জটিল, অলাইনার পরিস্থিতির মধ্যে পছন্দের ।