मल्टीमॉडल सेंसर फ़्यूज़न एल्गोरिदम पर अनुसंधान

जैसे-जैसे सामाजिक जीवन में नेविगेशन प्रणालियों का उपयोग बढ़ रहा है, पोजिशनिंग में सटीकता के लिए लोगों की मांगें भी बढ़ रही हैं। हालांकि, आमतौर पर उपयोग की जाने वाली तकनीकों जैसे कि GPS की अभी भी कुछ सीमाएं हैं। उदाहरण के लिए, GPS सिग्नल घर के अंदर, शहरी क्षेत्रों (अर्बन कैन्यन) में और जटिल वातावरण में क्षीणता और रुकावट का सामना कर सकते हैं, जिससे उनकी पोजिशनिंग सटीकता और मजबूती सीमित हो जाती है। इसके अतिरिक्त, IMU सेंसर समय के साथ त्रुटियां संचित करते हैं, जिसके परिणामस्वरूप स्थिति विचलन (पोजीशन ड्रिफ्ट) होता है। इसलिए, एकल सेंसर के उपयोग की कमियों को कम करने, पोजिशनिंग प्रणालियों की विश्वसनीयता बढ़ाने और लोगों को बेहतर सेवाएं प्रदान करने के लिए, यह शोधपत्र मुख्य रूप से मल्टीमॉडल सेंसर के फ़्यूज़न एल्गोरिदम की जांच करता है। यह सेंसर डेटा फ़्यूज़न से संबंधित विभिन्न एल्गोरिदम पर प्रयोग करता है, और प्रयोगात्मक परिणामों के आधार पर, इष्टतम एल्गोरिदम निर्धारित करने के लिए विभिन्न दृष्टिकोणों से उनकी तुलना करता है। अध्ययन किए गए एल्गोरिदम में Kalman filtering और machine learning शामिल हैं। अंत में, अच्छे प्रदर्शन वाले फ़्यूज़न एल्गोरिदम के लिए शोर प्रतिरोध की तुलना की गई।