การคํานวณความน่าเป็นไปได้ของข้อผิดพลาดในท้องถิ่น และการชดเชยระบบ

การ ทํา ผิด พลาด ใน ท้อง ถิ่น อาจ ส่ง ผล กระทบ อย่าง มาก ต่อ ประสิทธิภาพ ของ ระบบ ที่ อาศัย ตําแหน่ง ที่ แม่นยํา เช่น หุ่น ยนต์, การ เดิน เรือ, และ ระบบ ติด ตาม.

การเข้าใจข้อผิดพลาดในท้องถิ่น

การ ทํา ผิด พลาด ใน ท้อง ถิ่น เกิด ขึ้น เมื่อ ระบบ หนึ่ง กะ ประมาณ ตําแหน่ง ของ มัน อย่าง ผิด ๆ.

การคํานวณข้อผิดพลาด

ความน่าจะเป็นที่จะเกิดข้อผิดพลาดในท้องถิ่น สามารถคํานวณโดยใช้โมเดลสถิติที่พิจารณาสัญญาณรบกวนและตัวแปรแวดล้อม

ตัวอย่างเช่น หากสัญญาณเซ็นเซอร์เกิดขึ้นหลังจากมีการกระจายตัวแบบปกติ โดยมีการเพิ่มค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่รู้จัก ความน่าจะเป็นที่ข้อผิดพลาดนั้นมาจากค่าที่กําหนด สามารถมาจากฟังก์ชันการกระจายตัวสะสม (CDF) ซึ่งจะช่วยตั้งค่าขอบเขตข้อผิดพลาดและค่าการยอมรับของระบบได้

วินัย เพื่อ ปรับ ปรุง ความ สามารถ ใน การ ปรับ ปรุง ระบบ

การแก้ไขระบบความน่าเชื่อถือนี้ เกี่ยวข้องกับการลดความน่าเชื่อของการทําให้ระบบอยู่ในท้องถิ่นผิดพลาด ด้วยวิธีการต่าง ๆ:

• [FLT: 0]. Sensor Folf: การรวมข้อมูลจากเซ็นเซอร์หลายตัวเพื่อเพิ่มความถูกต้อง
• [FLT: 0] Algorith Opmimination: ใช้อัลกอริทึมขั้นสูงเช่น Kalman filter หรือตัวกรองอนุภาคสําหรับการประเมินที่ดีขึ้น
• [FLT: 0] การปรับเปลี่ยนระบบ: การปรับเปลี่ยนตัวแปรระบบตามสภาวะสิ่งแวดล้อม (FLT: 1).
• [FLT: 0] การปรับสภาพตามแกนสมอง: รักษาความแม่นยําของเซ็นเซอร์ไว้ ผ่านการจัดลําดับธาตุ
• [FLT: 0] กรมควบคุม: การคอมไพล์เซ็นเซอร์ซ้ําซ้อน เพื่อลดความล้มเหลวของเซ็นเซอร์แต่ละคน