傳感器融合是使用 GNSS 接收器、卡爾曼濾波器和其他選項，組合來自多個傳感器的數(shù)據(jù)，以就位置和動量達(dá)成共識，減少自主導(dǎo)航和機(jī)器人系統(tǒng)的不確定性和誤差。這些傳感器融合校正對于提高精度是必要的，特別是在數(shù)據(jù)干擾較強(qiáng)的情況下。如果無法提供此類修正，可能會導(dǎo)致系統(tǒng)獲得毫無價值的位置讀數(shù)以及不太準(zhǔn)確的導(dǎo)航方向。以下是一些經(jīng)過驗證的糾正策略，可以提高傳感器融合系統(tǒng)在實(shí)際應(yīng)用中的準(zhǔn)確性和實(shí)用性。
在大多數(shù)情況下，導(dǎo)航系統(tǒng)已經(jīng)配備了 GPS，而在某些情況下，則需要兩個。為什么要在您的流動站或自主系統(tǒng)中添加另一個 GPS？一般來說，添加第二個 GPS 設(shè)備可以為傳感器融合數(shù)據(jù)提供更多信息。這可以允許對從其他傳感器獲得的信息進(jìn)行交叉檢查和驗證，并且可以提高傳感器融合數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性，在很大程度上減少錯誤。
建立冗余可以讓采用自主導(dǎo)航的機(jī)器人和系統(tǒng)收集更多數(shù)據(jù)，并在確定系統(tǒng)位置時實(shí)現(xiàn)更高的準(zhǔn)確度，這對于現(xiàn)實(shí)場景中的車輛和其他系統(tǒng)至關(guān)重要。構(gòu)成 GNSS 接收器的附加 GPS 通?？梢宰R別位置繪圖中的較大錯誤，否則可能會在很大程度上影響機(jī)器人和自主漫游車的性能。
發(fā)表在科學(xué)雜志《 傳感器》上的一篇文章表明，通過多個傳感器和傳感器類型計算運(yùn)動物體的位移是實(shí)現(xiàn)導(dǎo)航自主的精確傳感器融合校正的絕佳方法。使用數(shù)學(xué)算法來比較和過濾位移數(shù)據(jù)，以根據(jù)方向、速度和加速度確定位置。生成的這些數(shù)據(jù)可用于驗證其他傳感器（包括 GPS）提供的信息。
通過將這些軟件解決方案添加到導(dǎo)航硬件系統(tǒng)中，可以更精確地獲取位置數(shù)據(jù)。一般來說，導(dǎo)航自主性是通過比較來自各種傳感器和工具的信息來確定的。位移計算器為評估哪些競爭傳感器讀數(shù)最有可能準(zhǔn)確可靠提供了額外的幫助。
2019 年 11 月，ACM Communications 發(fā)表了一篇關(guān)于卡爾曼濾波基礎(chǔ)知識的文章，該濾波是提高自主導(dǎo)航和其他應(yīng)用準(zhǔn)確性的一種手段。根據(jù)該文章，卡爾曼濾波可以被視為一種“組合未知值的近似值以產(chǎn)生更好的近似值的方法”。換句話說，卡爾曼過濾“清理”并平滑來自多個傳感器的原始位置數(shù)據(jù)，以更清晰地了解車輛所在的位置。
卡爾曼濾波器是校正傳感器融合數(shù)據(jù)的最有效方法之一。從本質(zhì)上講，通過比較筆記，這些濾波器可以消除異常數(shù)據(jù)，以促進(jìn)漫游器和自動駕駛車輛更準(zhǔn)確的讀取，類似于“低通”或“高通”濾波器如何清理麥克風(fēng)的音頻輸入?？柭鼮V波器和其他用于傳感器融合校正和調(diào)整的濾波器。
避免生成無價值的傳感器融合數(shù)據(jù)的一種常見策略是簡單地添加更多傳感器。雖然這可能是個好主意，但從理論上講，在沒有明確計劃將傳感器與其他傳感器集成的情況下添加傳感器可能會犯一個大錯誤。對于慣性測量單元或 IMU 來說尤其如此。購買 IMU 傳感器可能最終會導(dǎo)致您賠錢，而無法顯著提高精度。了解添加更多傳感器對處理時間和準(zhǔn)確性意味著什么絕對重要，以確保您不會浪費(fèi)金錢而獲得很少或沒有回報。
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