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- ¿Se utiliza el filtro Kalman para la fusión del sensor??
- ¿Cómo se hace la fusión del sensor??
- ¿Cómo se usa el filtro Kalman en robótica??
- ¿Qué son los algoritmos de fusión del sensor??
¿Se utiliza el filtro Kalman para la fusión del sensor??
En esta serie, intentaré explicar el algoritmo de filtro de Kalman junto con un ejemplo de implementación de rastrear un vehículo con la ayuda de múltiples entradas de sensor, a menudo denominado fusión del sensor. El filtro de Kalman en su forma más básica consta de 3 pasos.
¿Cómo se hace la fusión del sensor??
Sensor Fusion es la capacidad de reunir entradas de múltiples radares, lidares y cámaras para formar un solo modelo o imagen del entorno alrededor de un vehículo. El modelo resultante es más preciso porque equilibra las fortalezas de los diferentes sensores.
¿Cómo se usa el filtro Kalman en robótica??
Filtro extendido de Kalman al rescate! Elimina la restricción de los modelos de transición y medición del estado lineal. En su lugar, le permite usar cualquier tipo de función no lineal para modelar la transición de estado y las medidas que está haciendo con su robot.
¿Qué son los algoritmos de fusión del sensor??
¿Qué son los algoritmos de fusión de sensores?? Los algoritmos de fusión del sensor combinan datos sensoriales que, cuando se sintetizan correctamente, ayudan a reducir la incertidumbre en la percepción de la máquina. Asumen la tarea de combinar datos de múltiples sensores, cada uno con pros y contras únicos, para determinar las posiciones más precisas de los objetos.
