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콘텐츠 수 1,041
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Introduction
A microcontroller is often used to interface with sensors and generate control actions based on information
gathered from sensors. For reliability and completeness, more than one sensor is generally used. If different
sensors are employed to provide measurement of the same physical quantity, a better estimation can often be
obtained by calculating weighted average of the individual measurements, assuming the noises they carry are not
statistically correlated.
Sometimes it is useful to have sensors that measure different physical variables and the combined information is
used for control decision making. The operation to combine information from such multi-modal sensors is called
sensory fusion.
Kalman filters can be used to derive the best estimation by combining sensory input from different sources. It has
been used most extensively in navigation since it was invented in 1960. Recently, it has been used in high-end
GPS navigation systems to improve performance.
The concept of Kalman filtering can be illustrated in Figure 1. Suppose a human is traveling in one dimension. He
has a positioning device that gives him estimations of where he is at time t1, t2, and t3, with some variance. For
example, if the measurement says the person is at position t2, the real position could be anywhere around t2 with
a certain distribution function as shown in the figure.

 

 

모르는 것이 무엇인지 스스로 정리하고 질문하는 습관을 가집시다.
무성의/광범위하거나 직접 해보지 않고 올리는 질문은 서로를 피곤하게 합니다.
질문쪽지는 사절이오니 게시판에 글을 남겨주세요. 그래야 다같이 공유할 수 있으니까요.

첨부

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무소 2012.02.02 13:50
좋은 자료 감사합니다.
profile
컴쟁이 2012.11.28 00:02
자료감사요
profile
삐악삐악 2013.11.27 13:46
감사합니다...
profile
윤컴 2015.05.05 18:24
잘보았습니다.
profile
오렌지주스 2016.03.03 09:36

자료 감사합니다

profile
성자 2016.09.28 23:18

좋은 글 많네요 ㅎㅎ

profile
파란엣세 2017.04.10 01:48
감사합니다.
profile
시나브로69 2017.06.24 23:33
감사합니다 
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  • 벗이 먼곳으로부터 찾아오니 이 얼마나 즐거운가.
    - 유붕자원방래불역낙호논어
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