Fusion de lectures de capteurs non fiables : au-delà du mélange linéaire
Cet article explore la fusion de mesures provenant de deux capteurs non fiables afin d'améliorer la précision. Les lectures du capteur A contiennent du bruit, tandis que le capteur B a une probabilité de produire la valeur correcte ou du bruit. L'auteur essaie d'abord une moyenne pondérée linéaire, découvrant que le poids idéal n'est pas de 50/50, mais d'environ 0,58. Ensuite, un seuil basé sur la différence entre les lectures des capteurs est utilisé ; si la différence est inférieure au seuil, la lecture du capteur B est utilisée, sinon celle du capteur A. Cela améliore considérablement la précision. Enfin, en ajoutant une zone intermédiaire où un mélange linéaire des deux lectures est utilisé, une optimisation supplémentaire est obtenue, réduisant l'erreur absolue moyenne à 0,1163.