Un esempio di algoritmo di fusione dei sensori è il filtro di Kalman, ampiamente utilizzato per combinare i dati dei sensori rumorosi per stimare lo stato di un sistema dinamico con maggiore precisione. Aggiorna ricorsivamente le stime dello stato del sistema in base a nuove misurazioni, tenendo conto delle incertezze e delle caratteristiche di rumore di ciascun sensore. Il filtro di Kalman viene applicato in vari campi come i sistemi di navigazione, la robotica e l’aerospaziale per migliorare la precisione della stima e del tracciamento della posizione.
La fusione dei sensori nelle applicazioni automobilistiche è un ottimo esempio in cui i dati provenienti da più sensori, come telecamere, radar, lidar e sensori a ultrasuoni, vengono combinati per migliorare le capacità di guida autonoma. Integrando gli input di questi sensori, i veicoli possono rilevare e classificare con precisione gli oggetti nel loro ambiente, prevedere potenziali rischi e prendere decisioni informate in tempo reale per garantire una navigazione sicura ed efficiente sulle strade.
La fusione cooperativa dei sensori prevede che più sensori o sistemi condividano dati e informazioni in modo collaborativo per raggiungere un obiettivo comune. Un esempio è la localizzazione cooperativa nelle reti di sensori wireless, dove i nodi condividono le stime della posizione e i dati dei sensori per migliorare la precisione complessiva e la copertura degli algoritmi di localizzazione. Questo approccio è vantaggioso in ambienti in cui i singoli sensori possono avere portata o precisione limitate, consentendo prestazioni del sistema più robuste e affidabili.
La fusione dei dati si riferisce al processo di integrazione delle informazioni provenienti da più fonti o sensori per generare una rappresentazione o inferenza unificata. Un esempio è rappresentato dalle previsioni meteorologiche, dove i dati meteorologici provenienti da satelliti, sensori terrestri, palloni meteorologici e modelli computazionali vengono uniti per produrre previsioni accurate delle condizioni meteorologiche. Combinando varie fonti di dati, la fusione dei dati migliora l’accuratezza e l’affidabilità delle previsioni, fornendo informazioni preziose per il processo decisionale in vari settori, tra cui l’agricoltura, i trasporti e la gestione delle catastrofi.
Le applicazioni della fusione dei dati dei sensori sono estese e abbracciano molti settori e domini. Nel settore sanitario, la fusione dei dati dei sensori viene utilizzata nei sistemi di monitoraggio dei pazienti che integrano dati provenienti da sensori indossabili, dispositivi medici e cartelle cliniche elettroniche per fornire valutazioni sanitarie e rilevamento precoce delle condizioni mediche. Nella difesa e nella sicurezza, la fusione dei dati dei sensori migliora la consapevolezza situazionale integrando i dati provenienti da telecamere di sorveglianza, radar, sensori acustici e altre fonti per rilevare minacce, tracciare oggetti e garantire la sicurezza del perimetro. Altre applicazioni includono il monitoraggio ambientale, l’automazione industriale, le città intelligenti e le telecomunicazioni, dove la fusione dei dati dei sensori migliora l’efficienza operativa, il processo decisionale e l’allocazione delle risorse sulla base di informazioni complete e accurate.