Sensor Fusion: Technologie für heute und morgen

Sensor Fusion klingt nach Innovation – nach autonomen Fahrzeugen und futuristischen Drohnen. Doch diese Technik hat weit mehr zu bieten. In der Industrie bringt sie revolutionäre Fortschritte: von effizienteren Produktionsprozessen über präzise Qualitätskontrolle bis hin zur vorausschauenden Wartung. Sensor Fusion ermöglicht eine neue Dimension von Genauigkeit und Effizienz.

Multisensorik an Maschine und Maschinenumgebung für Sensorfusion

Was nutzt diese fusionierten Daten?

Datenlücken schließen und Ausfälle kompensieren
Kein Sensor arbeitet fehlerfrei – Schwächen oder Ausfälle sind unvermeidbar. Genau hier setzt Sensor Fusion an. Durch die Kombination verschiedener Sensoren werden Unstimmigkeiten ausgeglichen und fehlende Daten ergänzt. Unterschiedliche Sensoren sammeln Messwerte oft zu verschiedenen Zeitpunkten. Wenn ein Sensor falsche oder unvollständige Werte liefert, gleichen die anderen diese Lücken aus, sodass ein zuverlässiges Gesamtbild entsteht.

Präzision durch Zusammenarbeit
Die Stärke von dieser Technik liegt in ihrer Fähigkeit, aus mehreren kostengünstigen Sensoren ein präzises Gesamtsystem zu schaffen. Sensoren, die denselben Bereich messen, liefern einzelne Werte, die im Zusammenspiel optimiert werden. Dabei werden die Messungen unterschiedlich gewichtet, sodass ein Endergebnis entsteht, das genauer ist als die Summe seiner Teile.

Ein umfassender Blick auf die Daten
Mit Sensor Fusion können Informationen aus unterschiedlichsten Quellen und Dimensionen miteinander verknüpft werden – von Zeit- und Frequenzdaten bis hin zu 3D-Modellen, Kundendaten oder Simulationsergebnissen. Diese Vielfalt ermöglicht es, ein vollständiges und detailreiches Gesamtbild zu generieren.

Doch die Herausforderung liegt in der Datenflut: Sensoren erfassen oft unzählige Werte, die nicht immer synchronisiert sind. Genau hier kommen moderne Multisensor-Systeme ins Spiel. Zum Beispiel bietet das System von orbit eine speziell entwickelte Infrastruktur, die große Datenmengen verarbeitet und die zeitliche Synchronisation der Sensoren übernimmt.

Optimierung der Daten
Das Ziel von Sensor Fusion ist klar: Die Daten werden so aufbereitet, dass sie optimal für die jeweilige Anwendung genutzt werden können – etwa zur Verbesserung eines Modells oder zur Steigerung der Performance eines Systems.

Nach der Erhebung der Rohdaten erfolgt die Bearbeitung. Klassische Signalverarbeitung hilft, die Qualität der Zeitreihen zu verbessern, während beim sogenannten Feature Engineering wichtige Erkenntnisse aus den Daten gewonnen werden. Diese Prozesse können vor, während oder nach der eigentlichen Fusion der Sensordaten stattfinden.

Methoden der Sensor Fusion

Je nach Anwendungsfall stehen verschiedene Ansätze zur Verfügung, um Sensordaten zu kombinieren:

  • Einfache Kombination: Rohdaten aus verschiedenen Quellen werden zusammengefügt, um ein Basisbild zu schaffen.
  • Algorithmische Verarbeitung: Intelligente Algorithmen analysieren die Daten und optimieren sie gezielt für die jeweilige Anwendung.
  • Physikalische Prinzipien: Logische und physikalische Gesetzmäßigkeiten werden genutzt, um die Daten zu verbessern und die Genauigkeit zu erhöhen.

 

Sensor Fusion ist weit mehr als nur ein Trend. Sie ist ein Schlüsselfaktor für die nächste Generation von Technologien. Egal ob in der Automobilbranche, der Robotik oder in der Fertigung – die Fähigkeit, Daten aus verschiedenen Quellen präzise zu kombinieren, wird immer entscheidender. Sie schafft die Grundlage für Innovationen und erhöht gleichzeitig die Zuverlässigkeit und Leistungsfähigkeit von Systemen.

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