신뢰할 수 없는 센서 판독값 결합: 선형 혼합을 넘어서
2025-04-16
이 글에서는 정확도를 높이기 위해 신뢰할 수 없는 두 개의 센서에서 얻은 측정값을 결합하는 방법을 탐구합니다. 센서 A의 판독값에는 노이즈가 포함되어 있으며, 센서 B는 올바른 값 또는 노이즈를 출력할 확률이 있습니다. 저자는 먼저 선형 가중 평균을 시도하여 최적의 가중치가 50/50이 아니라 약 0.58임을 발견했습니다. 그런 다음 센서 판독값의 차이를 기반으로 임계값을 사용하여 차이가 임계값보다 낮으면 센서 B의 판독값을, 그렇지 않으면 센서 A의 판독값을 사용합니다. 이를 통해 정확도가 크게 향상됩니다. 마지막으로 두 판독값의 선형 혼합을 사용하는 중간 영역을 추가하여 추가적인 최적화를 달성하고 평균 절대 오차를 0.1163으로 낮췄습니다.
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센서 융합