A fusão de sensores é o processo de combinar dados de vários sensores para produzir informações mais precisas do que seria possível a partir de dados de qualquer sensor individual.
Um exemplo de fusão de sensores é usar dados de um sensor GPS e um giroscópio para determinar com mais precisão a localização e orientação de um dispositivo. Outro exemplo é o uso de dados de um sensor infravermelho e de um sensor de luz visível para detectar objetos com mais precisão.
As vantagens da fusão de sensores incluem maior precisão, maior robustez e maior consciência situacional. O que é a fusão de dados no IOT? A fusão de dados é o processo de combinar dados de várias fontes em uma única visão coerente. Isto pode ser feito por uma variedade de razões, incluindo para melhorar a precisão, para reduzir a ambiguidade, ou simplesmente para obter uma imagem mais completa de uma situação.
Existem várias maneiras de fundir dados, e a escolha do método dependerá da aplicação específica. Alguns métodos comuns incluem:
- média: tomando a média de múltiplos pontos de dados
- ponderação: dando mais importância a certas fontes de dados do que a outras
- filtragem: removendo pontos de dados aberrantes ou inválidos
- extração de características: combinando múltiplas fontes de dados em um conjunto menor de características
No contexto da Internet das Coisas, a fusão de dados pode ser usada para combinar dados de uma variedade de sensores e dispositivos para obter uma imagem mais completa de uma situação específica. Por exemplo, um sistema de fusão de dados pode obter dados de um sensor de temperatura, um sensor de umidade e um sensor de pressão barométrica para calcular o ponto de orvalho.
A fusão de dados também pode ser usada para melhorar a precisão dos dados, combinando múltiplas fontes de dados que estão sujeitas a diferentes tipos de erro. Por exemplo, os dados GPS podem ser fundidos com dados de acelerômetros e giroscópios para melhorar a precisão das informações de posição e orientação.
Como você usa o filtro Kalman para fusão de sensores?
Os filtros Kalman são comumente usados para a fusão de sensores, que é o processo de combinar múltiplas medições de sensores para estimar o estado de um sistema. Em geral, os filtros Kalman são usados para estimar o estado de um sistema a partir de medições ruidosas. O filtro Kalman faz isso combinando as medições de cada sensor para produzir uma estimativa do verdadeiro estado do sistema, que normalmente é mais preciso do que as medições de qualquer sensor individual.
Há muitas maneiras diferentes de projetar um filtro Kalman, e a escolha do projeto depende da aplicação específica. Em geral, entretanto, o processo de fusão de sensores usando um filtro Kalman pode ser dividido em três etapas:
1. Inicialização: O filtro Kalman é inicializado com uma estimativa do verdadeiro estado do sistema, que geralmente é baseado nas medidas dos sensores.
2. 2. Previsão: O filtro Kalman prevê o estado do sistema no próximo passo, com base no estado actual e na dinâmica do sistema.
3. atualização: O filtro Kalman atualiza sua estimativa do verdadeiro estado do sistema, baseado nas novas medições dos sensores.
O projeto específico do filtro Kalman dependerá da aplicação, mas os passos gerais de inicialização, previsão e atualização são os mesmos na maioria dos casos.
Qual é a diferença entre radar e lidar?
O radar opera emitindo um pulso de ondas de rádio e depois medindo o reflexo dos objetos no ambiente. O Lidar opera emitindo um pulso de luz laser e depois medindo o reflexo de objetos no ambiente.
Existem várias diferenças chave entre o radar e o lidar:
1. As ondas de radar são muito mais longas que as ondas de luz laser, o que significa que o radar pode penetrar o nevoeiro e outras condições atmosféricas que bloqueiam a luz laser.
2. As ondas de radar podem ser reflectidas de objectos que não são perfeitamente planos, enquanto que as ondas de luz laser só podem ser reflectidas de superfícies completamente planas.
3. O radar pode medir a distância a um objeto, cronometrando o atraso entre o pulso emitido e o pulso refletido, enquanto o lidar pode medir a distância a um objeto, medindo o tempo que leva para o pulso de luz viajar até o objeto e voltar.
4. o radar pode medir a velocidade de um objeto por Doppler shift, enquanto o lidar só pode medir a velocidade de um objeto se ele estiver se movendo diretamente para o sensor ou para longe dele.
5. Os sensores de radar são tipicamente maiores e mais caros que os sensores de lidar.