論文の概要: A Gentle Approach to Multi-Sensor Fusion Data Using Linear Kalman Filter

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.13062v1
• Date: Mon, 27 May 2024 17:46:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-22 08:18:00.824493
• Title: A Gentle Approach to Multi-Sensor Fusion Data Using Linear Kalman Filter
• Title（参考訳）: リニアカルマンフィルタを用いたマルチセンサフュージョンデータへのゲントルアプローチ
• Authors: Parsa Veysi, Mohsen Adeli, Nayerosadat Peirov Naziri, Ehsan Adeli,
• Abstract要約: この研究論文はLKF(Linear Kalman Filter)を掘り下げ、複数のセンサーからのデータをマージすることの重要性を強調した。 我々の焦点は、LKFのシステム力学、測定ノイズ、初期条件に関する仮定による線形力学系である。 この融合は多様な感覚入力を統合するために不可欠であり、それによって状態推定の精度と信頼性が向上する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.17569685604975
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This research paper delves into the Linear Kalman Filter (LKF), highlighting its importance in merging data from multiple sensors. The Kalman Filter is known for its recursive solution to the linear filtering problem in discrete data, making it ideal for estimating states in dynamic systems by reducing noise in measurements and processes. Our focus is on linear dynamic systems due to the LKF's assumptions about system dynamics, measurement noise, and initial conditions. We thoroughly explain the principles, assumptions, and mechanisms of the LKF, emphasizing its practical application in multi-sensor data fusion. This fusion is essential for integrating diverse sensory inputs, thereby improving the accuracy and reliability of state estimations. To illustrate the LKF's real-world applicability and versatility, the paper presents two physical examples where the LKF significantly enhances precision and stability in dynamic systems. These examples not only demonstrate the theoretical concepts but also provide practical insights into implementing the LKF in multi-sensor data fusion scenarios. Our discussion underscores the LKF's crucial role in fields such as robotics, navigation, and signal processing. By combining an in-depth exploration of the LKF's theoretical foundations with practical examples, this paper aims to provide a comprehensive and accessible understanding of multi-sensor data fusion. Our goal is to contribute to the growing body of knowledge in this important area of research, promoting further innovations and advancements in data fusion technologies and encouraging their wider adoption across various scientific and industrial fields.
• Abstract（参考訳）: この研究論文はLKF(Linear Kalman Filter)を掘り下げ、複数のセンサーからのデータをマージすることの重要性を強調した。 カルマンフィルタは離散データにおける線形フィルタリング問題に対する再帰的な解法で知られており、測定やプロセスのノイズを低減して動的システムの状態を推定するのに最適である。 我々の焦点は、LKFのシステム力学、測定ノイズ、初期条件に関する仮定による線形力学系である。 我々は、LKFの原理、仮定、メカニズムを徹底的に説明し、マルチセンサーデータ融合におけるその実践的応用を強調した。 この融合は多様な感覚入力を統合するために不可欠であり、それによって状態推定の精度と信頼性が向上する。 本稿では,LKFの実用性と汎用性を説明するために,LKFが動的システムの精度と安定性を著しく向上する2つの物理例を示す。 これらの例は理論的概念を実証するだけでなく、マルチセンサーデータ融合シナリオにおけるLKFの実装に関する実践的な洞察を提供する。 我々の議論は、ロボット工学、ナビゲーション、信号処理といった分野におけるLKFの重要な役割を浮き彫りにしている。 本論文は,LKFの理論基盤の詳細な探索と実例を組み合わせることで,マルチセンサデータ融合の包括的でアクセスしやすい理解を提供することを目的とする。 我々のゴールは、この重要な研究領域における知識の育成に寄与し、データ融合技術のさらなる革新と進歩を促進し、様々な科学・産業分野にまたがってその普及を促進することです。

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