تکنیک های فیلترینگ داده های سنسور در رباتیک برای بهبود دقت ادراک ضروری هستند. نویز در خواندن سنسور می تواند منجر به خطا در تصمیم گیری و ناوبری شود.استفاده از روش های فیلتر موثر به ربات ها کمک می کند تا داده ها را به طور قابل اعتماد تر تفسیر کنند.

انواع نویز سنسور

سر و صدا سنسور را می توان به چندین نوع تقسیم کرد، از جمله سر و صدای تصادفی و تکان دادن. سر و صدای تصادفی به طور غیر قابل پیش بینی نوسان می کند، در حالی که سوگیری یک خطای ثابت را معرفی می کند.

تکنیک های فیلترینگ مشترک

چندین روش فیلتر برای کاهش سر و صدا در داده های سنسور استفاده می شود. رایج ترین آنها عبارتند از:

  • میانگین فیلتر را به صورت میانگین هدایت می کند؛ [FLT 1] داده ها را به طور متوسط با تعدادی از خواندن های اخیر، صاف می کند.
  • فیلتر کلیمن: اندازه گیری سنسور را در طول زمان برای برآورد وضعیت واقعی، حسابداری برای سر و صدا ترکیب می کند.
  • ] فیلتر: هر نقطه داده را با رسانه های همسایه جایگزین کنید تا از بین بروند.
  • فیلتر پایین (p-pass Filter: اجازه می دهد سیگنال های زیر یک فرکانس خاص عبور، فیلتر کردن سر و صدای با فرکانس بالا.

انتخاب فیلتر مناسب

انتخاب یک تکنیک فیلترینگ مناسب بستگی به نوع سنسور و کاربرد دارد.برای سیستم های زمان واقعی، کارایی محاسباتی مهم است. فیلتر Kalman برای محیط های پویا مناسب است، در حالی که فیلترهای رسانه ای در برابر سر و صدای تکان دهنده موثر هستند.