Sensorfusion: Mehr als autonomes Fahren
Sensorfusion klingt oft nach Zukunftstechnologie – nach selbstfahrenden Autos und fliegenden Drohnen. Doch das ist nur die Spitze des Eisbergs. In der Industrie sorgt sie für revolutionäre Fortschritte: Ob bei Produktionsprozessen, der Qualitätskontrolle oder der vorausschauenden Wartung – Sensorfusion hebt Effizienz und Präzision auf ein neues Level.
Warum Sensorfusion? Drei Vorteile, die überzeugen
Fehldaten vervollständigen
Kein Sensor ist perfekt. Doch Sensorfusion gleicht Unstimmigkeiten oder Ausfälle geschickt aus. In der Praxis messen verschiedene Sensoren zu verschiedenen Zeiten. Wenn ein Sensor ausfällt oder Werte stark voneinander abweichen, ergänzen sich die Sensoren gegenseitig und sorgen für zuverlässige Ergebnisse.
Präzision neu gedacht
Mehrere günstige Sensoren können einen teuren ersetzen, indem sie zusammenarbeiten. Die verschiedenen Sensoren decken dabei denselben Messbereich ab und die einzelnen Messergebnisse werden gewichtet. Am Ende entsteht ein hochpräziser Wert, genauer als die Summe seiner Teile.
Das große Ganze sehen
Sensorfusion erweitert unser Datenverständnis. Sie kombiniert Informationen aus verschiedenen Dimensionen – Zeit, Frequenzen, 3D-Daten, Kundendemografie oder sogar Simulationsergebnisse. Diese Vielfalt fügt sich zu einem detailreichen und umfassenden Gesamtbild zusammen.
Sensordatenfusion im Einsatz
Zunächst bringt Sensorfusion einen Berg Daten mit sich, die synchronisiert werden müssen – schließlich messen Sensoren selten exakt zur selben Zeit. Hier kommt das Multisensor-System von orbit ins Spiel: Es bietet eine vorgefertigte Daten-Infrastruktur, die sowohl große Datenmengen bewältigt als auch die Synchronisation der Zeitpunkte übernimmt.
Grundsätzlich aber verfolgt die Sensorfusion immer folgendes Ziel: Es soll ein anwendungsoptimierter Datensatz entstehen, der die Performance des resultierenden Modells verbessert.
Nach der reinen Datenerhebung können die Daten umfangreich bearbeitet werden. Während die klassische Signalverarbeitung die erhobenen Zeitreihen bereinigt und die Signalqualität optimiert, werden mit dem sogenannten Feature Engineering Erkenntnisse abgeleitet und extrahiert. Beides kann vor, nach oder manchmal sogar während der Sensordatenfusion erfolgen.
Es gibt viele Wege, Sensordaten zu kombinieren – je nach Zielsetzung:
- Einfaches Zusammenfügen: Datenquellen werden unkompliziert miteinander kombiniert.
- Algorithmische Verarbeitung: Intelligente Algorithmen analysieren und optimieren die Daten.
- Nutzung physikalischer Zusammenhänge: Bestehendes Wissen aus Logik oder Physik wird eingesetzt, um präzisere Ergebnisse zu erzielen.
Werden Sie auch zum Pionier der Sensorfusion!
Gemeinsam mit orbit entwickeln und implementieren Sie Ihr eigenes Multisensor-System. Von Projektbeginn an erhalten Sie fusionierte Daten aus Ihrer Produktion und wählen die Projektschritte auf dieser Datenbasis.