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- ¿El filtro Kalman es un algoritmo de fusión del sensor??
- ¿Qué es la fusión del sensor de filtro de Kalman??
- Cómo hacer fusión del sensor?
- ¿Para qué se usa la fusión del sensor??
¿El filtro Kalman es un algoritmo de fusión del sensor??
Ambos modelos lineales se implementan con un algoritmo de fusión de sensores utilizando un filtro Kalman para estimar la posición y la actitud de los PADS, y su rendimiento se compara con un modelo de 6-DOF no lineal.
¿Qué es la fusión del sensor de filtro de Kalman??
El filtro Kalman es un modelo popular que puede usar mediciones de múltiples fuentes para rastrear un objeto en un proceso conocido como Fusión de Sensor. Esta publicación cubrirá dos fuentes de datos de medición: radar y lidar. También cubrirá una implementación del filtro Kalman utilizando el marco TensorFlow.
Cómo hacer fusión del sensor?
Más precisamente, se puede realizar la fusión del sensor fusionando datos sin procesar provenientes de diferentes fuentes, características extrapoladas o incluso decisión tomada por nodos individuales. Nivel de datos: la fusión de nivel de datos (o temprano) tiene como objetivo fusionar datos sin procesar de múltiples fuentes y representar la técnica de fusión en el nivel más bajo de abstracción.
¿Para qué se usa la fusión del sensor??
La fusión del sensor es el proceso de fusión de datos de múltiples sensores de tal manera que para reducir la cantidad de incertidumbre que puede estar involucrada en un movimiento de navegación de robot o tarea realizada. Sensor Fusion ayuda a construir un modelo mundial más preciso para que el robot navegue y se comporte con más éxito.
