Ang paghahalo ng impormasyon mula sa multiple sensor ay nagpapangyari sa mga robot na higit na maunawaan ang kanilang kapaligiran at posisyon sa loob nito.
Mga Pamamaraan Para sa Paglipat ng Sensor Data
May ilang paraan para maihalo ang mga sensor data sa mga mobile robot.
Paglalangoy ng Kalman
Ang Kalman filter ay isang malawakang ginagamit na algorithm para sa pagsasanib ng mga impormasyong sensor. tinantiya nito ang estado ng isang sistema sa pamamagitan ng pagbabawas ng mean ng squared error, epektibong pagsasama ng maingay na mga sukat ng sensor sa paglipas ng panahon. partikular na kapaki-pakinabang ito sa pag-iisa ng mga datos mula sa odometriya at inertial sensors.
Paglubog ng Labi
Ang mga partikulo salain, o pamamaraang Monte Carlo, ay kumakatawan sa mga posibleng posisyon ng robot na may isang set ng mga partikulo. Ang bawat particle ay may timbang batay sa mga sukat ng sensor, at ang filter updates na ito ay nagreresulta sa mga tinatayang lokasyon ng robot. Ang teknik na ito ay humahawak ng mga sistemang di-linear at hindi-Gaussian.
Mga Halimbawa ng Pagkabilanggo ng mga Titarista ng Data
Halimbawa, ang mga mobile robot ay kadalasan nang nagsasama ng mga impormasyon mula sa iba't ibang sensor gaya ng GPS, LiDAR, kamera, at inertial measure unit (IMUs).
- Pagsanib ng GPS at LiDAR para sa nabigasyon sa labas ng bahay
- Ang Camera at ang IMU na pagsasanib para sa visual-internasyunal na odometriya
- Odometriya at ultrasonic na mga sensor para sa pag - iwas sa mga hadlang