信頼性の低いセンサ読み取り値の融合：線形混合を超えて

この記事では、精度を向上させるために、2つの信頼性の低いセンサからの測定値を融合する方法を探っています。センサAの読み取り値にはノイズが含まれており、センサBは正しい値またはノイズを出力する確率があります。著者はまず線形重み付け平均を試み、最適な重みが50/50ではなく約0.58であることを発見しました。次に、センサ読み取り値の差に基づいて閾値が使用され、差が閾値を下回るとセンサBの読み取り値が、そうでなければセンサAの読み取り値が使用されます。これにより、精度が大幅に向上します。最後に、2つの読み取り値の線形混合を使用する中間領域を追加することで、さらなる最適化が達成され、平均絶対誤差が0.1163に低下しました。