Sensor Fusion: Kombinasi Multiple Sensors untuk Accurate Data

Sensor fusion menggabungkan data dari beberapa sensor untuk mencapai akurasi, keandalan, dan ketangguhan yang lebih baik dibandingkan sensor tunggal. Sensor pelengkap: akselerometer mengukur percepatan linier, giroskop mengukur kecepatan sudut, dan magnetometer mengukur medan magnet untuk absolute heading. Gabungan ketiganya memberikan orientasi lengkap. Filter Kalman adalah estimator optimal untuk sistem linier dengan noise Gaussian. Langkah prediksi dengan model sistem, langkah pembaruan dengan pengukuran. Melibatkan vektor status, matriks kovarians, noise proses, dan noise pengukuran. Penyetelan matriks kovarians sangat kritis untuk performa. Extended Kalman Filter (EKF) digunakan untuk sistem non-linier dengan linearisasi melalui matriks Jacobian. Unscented Kalman Filter (UKF) merupakan alternatif dengan titik-titik sigma untuk penanganan non-linier yang lebih baik. Complementary Filter adalah alternatif yang lebih sederhana - filter high-pass untuk giroskop (akurat dalam jangka pendek), filter low-pass untuk akselerometer (akurat dalam jangka panjang), lalu jumlah tertimbang menggabungkan keduanya. Efisien secara komputasi untuk microcontroller. Filter Madgwick dan Mahony dirancang khusus untuk fusi IMU - estimasi orientasi dari akselerometer, giroskop, dan magnetometer. Representasi quaternion mencegah gimbal lock. Kalibrasi sensor sangat penting: koreksi offset akselerometer, kompensasi bias giroskop, dan distorsi besi keras/lunak pada magnetometer. Prosedur kalibrasi multi-titik diperlukan. Aplikasi: stabilisasi drone dengan estimasi sikap (attitude), navigasi dalam ruangan dengan akselerometer, giroskop, magnetometer, dan barometer, serta lokalisasi robot dengan enkoder roda, IMU, dan fusi GPS. Filter Kalman menggabungkan IMU tingkat tinggi dengan GPS tingkat rendah. Asosiasi data untuk pelacakan multi-target. Redundansi untuk toleransi kesalahan - algoritma pemilih (voter algorithms) untuk memilih pembacaan yang benar saat sensor tidak setuju. Perataan tertimbang berdasarkan kepercayaan/akurasi sensor. Pertimbangan implementasi: pertukaran antara kompleksitas komputasi vs akurasi, sinkronisasi sensor dengan stempel waktu, dan penanganan kegagalan sensor dengan anggun.