การกรองข้อมูลตัวตรวจจับ เพื่อปรับปรุงความแม่นยําในหุ่นยนต์อัตโนมัติ

การเพิ่มข้อมูลการกรองอย่างมีประสิทธิภาพ ช่วยเพิ่มความแม่นยําและแม่นยําของเซ็นเซอร์ จะช่วยให้การตัดสินใจของหุ่นยนต์ดีขึ้น

การกรองข้อมูลจากเครื่องคอมพิวเตอร์

เทคนิค เหล่า นี้ มี เป้า หมาย จะ ลด เสียง และ สกัด เอา ข้อมูล ที่ มี ความ หมาย จาก สัญญาณ เซ็นเซอร์ ดิบ ๆ.

• [FLT: 0] ตัวกรอง Kalman: อัลกอริทึมแบบวนซ้ํา (FT:1) ที่ประมาณสถานะของระบบไดนามิคจากการวัดสัญญาณรบกวน ซึ่งใช้อย่างแพร่หลายในหุ่นยนต์สําหรับ การสื่อสารและติดตาม
• [FLT: 0]. ตัวกรอง Median: แทนจุดข้อมูลแต่ละจุด ด้วยมัธยฐานของจุดใกล้เคียง, การลบสัญญาณรบกวน และลดเสียงกระทุ้งกระโชก
• [FLT: 0] ตัวกรอง Low-Pass: ส่งสัญญาณให้คลื่นความถี่ต่ํากว่าการผ่านขณะที่ลดเสียงความถี่สูง การอ่านเซ็นเซอร์เรียบ
• [FLT: 0] ตัวกรองการรวม: ดึงข้อมูลจากเซ็นเซอร์หลายตัว เช่น Accelterterterterters และ gyrogs เพื่อผลิตค่าการวางผังที่ถูกต้องมากขึ้น

โปรแกรม ต่าง ๆ ใน หุ่น ยนต์ ที่ ทํา ได้ เอง

ข้อมูล ที่ ถูก ต้อง แม่นยํา ของ เครื่อง ตรวจ สอบ ทํา ให้ แน่ ใจ ว่า หุ่น ยนต์ สามารถ ตัดสิน ใจ ได้ อย่าง ที่ เชื่อ ถือ ได้ ใน เวลา จริง.

เลือกตัวกรองด้านขวา

การเลือกวิธีการกรอง ขึ้นอยู่กับชนิดเซ็นเซอร์เฉพาะ, ลักษณะของเสียงรบกวน, และทรัพยากรการคํานวณที่มีอยู่ การคอมไพล์การกรองหลาย ๆ ตัว สามารถเพิ่มความถูกต้องของข้อมูลได้