МЛМ компания Talk Fusion обзор компании млм Talk Fusion, партнеры млм компании Talk Fusion
Основная продукция компании:
Хостинг, сайты, инфоуслугиКомпания была основана в 2007 году в США. Центральный офис компании находится в городе Тампа, штат Флорида.
На международный рынок компания вышла в 2010 году.
Основатель — Боб Рэйна (Bob Reina).
Партнёры и клиенты компании есть в более чем в 85 странах мира
Компания является членом Ассоциации прямых продаж в США (DSA) и членом Обучающего Института Прямых Продаж (DSEI) – Дубаи.
Продукт компании: видео — конференции на 15 тыс. человек, видео письма, видео-рассылки.
К списку компаний
Лидеры Talk Fusion
Aнтонина Принь
Подробнее
Михаил Макиенко
Подробнее
Дмитрий Шевцов
Подробнее
Елена Иноземцева
Подробнее
Светлана Челомбитко
Подробнее
Александр IШвырев
Подробнее
Maik Nirones
Подробнее
Юрий Петухов
Подробнее
Наталья Варнавина
Подробнее
Светлана Перелыгина
Подробнее
Максим Кочубей
Подробнее
Artem Halamanzhuk
Подробнее
Анастасия
Подробнее
Юрий Вараксин
Подробнее
игорь кузнецов
Подробнее
rewrw rewre
Подробнее
Александр Павлюков
Подробнее
Александр Филюткин
Подробнее
Pavel Gorbovskoy
Подробнее
Светлана Захарова
Подробнее
Сергей Тарасенко
Подробнее
Александр Шевченко
Подробнее
Николай Кузнецов
Подробнее
Maris Adamovics
Подробнее
Ольга Яковлева
Подробнее
Svetlana Kranina
Подробнее
Ирина Седова
Подробнее
Ulugbek Eshkuvatov
Подробнее
Артур Качанов
Подробнее
Алексей Борисов
Подробнее
Нина Тувжаргал
Подробнее
Евгений Паныш
Подробнее
Елена Хожайнова
Подробнее
Татьяна Капелько
Подробнее
Евгения Шматкова
Подробнее
Марина Евдокимова
Подробнее
Павел Игнатенко
Подробнее
Виктор Константинов
Подробнее
Вашкевич Владимир
Подробнее
Иван Самойлов
Подробнее
Юлия Скворцова
Подробнее
Иван Попов
Подробнее
Наталия Константинова
Подробнее
Артем Саушин
Подробнее
Дмитрий Мушинский
Подробнее
Владимир Рыбалкин
Подробнее
виталий лазарев
Подробнее
Юрий Журавлев
Подробнее
Татьяна Лукьянова
Подробнее
Александр Шишин
Подробнее
Валентина Янушевская
Подробнее
Михаил Мосиюк
Подробнее
Дмитрий Лобастов
Подробнее
Светлана Яковенко
Подробнее
Савчук Олександр
Подробнее
Pavel Rozevic
Подробнее
Жанар Сембаева
Подробнее
Клименко Виталий
Подробнее
Юлия Артеева
Подробнее
Зевис Карагашев
Подробнее
Tatiana Yatsyuk
Подробнее
Подробнее
Лидия Теплякова
Подробнее
Борис Леонов
Подробнее
Ирина Савина
Подробнее
Светлана Беляева
Подробнее
Наталья Петрова
Подробнее
Элиза Петрас
Подробнее
Татьяна Власевская
Подробнее
Ирина Деркач
Подробнее
Олеся Курдакова
Подробнее
Людмила Чумак
Подробнее
Андрей
Подробнее
Какшкин Бежкин
Подробнее
Ольга Скоморохова
Подробнее
Артем Конищев
ПодробнееЛилия Саидова
Подробнее
Раис Гарипов
Подробнее
Марина Андреева
Подробнее
оксана романчук
Подробнее
Денис Вяткин
Подробнее
Александр Хара
Подробнее
Тимур Аяганов
Подробнее
Иван Никитин
Подробнее
Евгений Михайлов
Подробнее
Анастасия Дубровина
Подробнее
Nesterenko Elena
Подробнее
Юлия Донцова
Подробнее
Оксана Чернова
Подробнее
Ольга Амельченкова
Виктория Шегай
Подробнее
Леонид Рассохин
Подробнее
рамиль аптуков
Подробнее
Татьяна Беженцева
Подробнее
Руслан Валеев
Подробнее
Oleg Akritov
Подробнее
Андрей Лилиткин
Подробнее
Ксения Лютова
Подробнее
Лидия Жидкова
Подробнее
елена рожкова
Подробнее
Irina Shupletsova
Подробнее
Александр Сидоров
Подробнее
Татьяна Денисова
Подробнее
Ян Порше
Подробнее
Lebedeva Larisa
Подробнее
2 1
Подробнее
Оксана Букатюк
Подробнее
Олег Сердюк
Подробнее
Людмила Юшко
Подробнее
Александр Гаценко
Подробнее
Татьяна Зайцева
Подробнее
Олеся Щербакова
Подробнее
Владимир Кононов
Подробнее
Татьяна Лобач
Подробнее
Yacov Gilev
Подробнее
Макфлай Миклуха
Подробнее
Денис Кришталь
Подробнее
Марина Беляева
Подробнее
Ляйсан Сафина
Подробнее
Lash Leadership
Подробнее
Артур Цыкаленко
Подробнее
Валентин Сарнацкий
Подробнее
Дамир Шайхутдинов
Подробнее
Надежда Кузьмичева
Подробнее
Светлана Стрибуль
Подробнее
Elena Nesterenko
Подробнее
Sergei Tka4ev
Подробнее
Станислав Голубенко
Подробнее
Vadim Gerasimchuk
Подробнее
Павел Федунов
Подробнее
Анатолий Симион
Подробнее
константин груздев
Подробнее
Светлана Вошколупова
Подробнее
Ирина Добровольская
Подробнее
Сергей Сихварт
Подробнее
Zemine Petrova
Подробнее
Сергей Боросану
Подробнее
Регина Shaihutdinova
Подробнее
Кучумов Артур
Подробнее
Александр Евдасев
Подробнее
Ирина Некрасова
Подробнее
Сергей Локотков
Подробнее
Геннадий Лопата
Подробнее
Игорь Кущ
Подробнее
Евгений Шмидт
Подробнее
Алексей Мальцев
Подробнее
Дмитрий Сажнев
Подробнее
Ирина Филатова
Подробнее
Илья Белашов
Подробнее
Нурлан Болат
Подробнее
левон акопян
Подробнее
Игорь Шатохин
Подробнее
Maydan Anton
Подробнее
Виктор Головин
Подробнее
Игорь Бурдужа
Подробнее
Лариса Бабушкина
Подробнее
Anton Klyovin
Подробнее
Anton Klyovin
Подробнее
Наталья Роговая
Подробнее
Татьяна
Подробнее
Антон Кравцов
Подробнее
Mishel Bogdanov
Подробнее
Эдуард Хакимов
Подробнее
Джашарбек Аджиев
Подробнее
Владислав Порымов
Подробнее
Сергей Назаров
Подробнее
Светлана Мельник
Подробнее
Айсина Шарифуллина
Подробнее
Елена Бережнова
Подробнее
Aртем Казанцев
Подробнее
Анжелика Лишневская
Подробнее
Людмила Мишкой
Подробнее
Павел Шкитин
Подробнее
Любовь Иванова
Подробнее
Дмитрий Штонденко
Подробнее
куспеху Ведущий
Подробнее
Роман Деде
Подробнее
Дмитрий Пермяков
Подробнее
успешных Команда
Подробнее
Антон Тимиргалиев
Подробнее
Skvorcov Andrey
Подробнее
Виктор Майоров
Подробнее
Елена Плужник
Подробнее
Алена Чупина
Подробнее
Баранов Денис
Подробнее
Ирина Тартынская
Подробнее
Alexander Andreev
Подробнее
Подробнее
Константин Протас
Подробнее
Светлана Щучкина
Подробнее
Nikola Bujukliev
Подробнее
Ирина Казакова
Подробнее
Игорь Попенко
Подробнее
Маргарита Врублевская
Подробнее
Ирина Феофентова
Подробнее
Виталий Калиниченко
Подробнее
Борис Зотов
Подробнее
Сергей Тюрин
Подробнее
Антон Корнилов
Подробнее
Максим
Подробнее
Евгений Иваненко
Подробнее
Владимир Самохвалов
Подробнее
Алексей Уваров
Подробнее
Наталия Гренджа
Подробнее
Ольга Москвитина
Подробнее
Ildar Ponamarev
Подробнее
Yakubov Makhmutzhan
Подробнее
Айдар Тулекеев
Подробнее
Владимир Ходус
Подробнее
Максим Ембахтов
Подробнее
Наталья Моисеева
Подробнее
Владимир Ермошин
Подробнее
Алексей Устинов
Подробнее
Екатерина Семенова
Подробнее
Ирина Троско
Подробнее
Александр Будяков
Подробнее
Владимир Потапов
Подробнее
Вячеслав Святенко
Подробнее
Rodica Dirzu
Подробнее
Людмила Церуш
Подробнее
Сергей Лазаренко
Подробнее
Алексей Бердиченко
Подробнее
Gero Palm
Подробнее
Надежда Баранович
Подробнее
Юрий Потехин
Подробнее
Оксана Щеглова
Подробнее
Анна Сомикова
Подробнее
Svetlana Ilyushikhina
Подробнее
Владислав Мулюкин
Подробнее
Анатолий Тимохин
Подробнее
Vitaliy Kiyashko
Подробнее
Galina Markova
Подробнее
Иван Высотин
Подробнее
Александр Гребнев
Подробнее
Алексей Федук
Подробнее
IRYNA AROUNI
Подробнее
Владимир Странник
Подробнее
Довгий Андрей
Подробнее
Алексей Рожко
Подробнее
Дмитрий Калько
Подробнее
Pavel Panov
Подробнее
Алексей Неделько
Подробнее
Татьяна Аяпова
Подробнее
Владимир Лыткин
Подробнее
Svetlana Kovaleva
Подробнее
Арюна Батоева
Подробнее
Kolya Shalashov
Подробнее
Нина Стрижова
Подробнее
Подробнее
Евгений Козлов
Подробнее
Алексей Клюев
Подробнее
Игорь Кущ
Подробнее
Денис Капинос
Подробнее
Ирина Трофимова
Подробнее
Саят Вебер
Подробнее
Илья Давыдов
Подробнее
Андрей Чемешев
Подробнее
Александров Алексей
Подробнее
Anatoliy Kvasha
Подробнее
Татьяна Акманова
Подробнее
Татьяна Давыдова
Подробнее
Айнур Минниев
Подробнее
Юрий Фирсов
Подробнее
Андрей Гурьянов
Подробнее
Светлана Майорова
Подробнее
Татьяна Смагина
Подробнее
Радован и Елена Видович
Подробнее
Роман Утиралов
Подробнее
Михаил Антонов
Подробнее
Денис Харин
Подробнее
Подробнее
Vladimir Salankin
Подробнее
Алексей
Подробнее
Дарья Неделько
Подробнее
Николай Поплавский
Подробнее
Natalia Kurguzkina
Подробнее
Дмитрий Полонский
Подробнее
Андрей Опарин
Подробнее
Давид Кардава
Подробнее
Сергей Шишкин
Подробнее
Grosu Nicolae
Подробнее
Константин Игнашкин
Подробнее
Alexey Stupin
Подробнее
Александр Теби
Подробнее
Sergey Kundenko
Подробнее
Вера Шлапакова
Подробнее
Галия Седина
Подробнее
Нина Смолина
Подробнее
Галина Чорба
Подробнее
Владимир Прокопенко
Подробнее
Тамара Урадовская
Подробнее
Ирина Цьопа
Подробнее
Ирина Шок
Подробнее
Sergey Kadulin
Подробнее
Виктор Широких
Подробнее
Жанна Яхутль
Подробнее
Татьяна Веремейчик
Подробнее
Wyacheslav Samarin
Подробнее
Евгений Колпаков
Подробнее
Talk Fusion Украина — Отзывы сотрудников компании
Сфера деятельности: Услуги: Маркетинг, реклама, креатив, продвижение, аналитика
Сайт: talkfusion.com/ru/»>1442096.talkfusion.com
Телефоны: +380663587207
Эл. почта: [email protected]
Страна: Украина
Регион работы: Киев
Рейтинг компании:
- Рейтинг 2,13/5,0
Просмотры: 2662
Описание деятельности:
Ток Фьюжн уже зарекомендовала себя во всем мире и теперь готова представить свои продукты на рынке СНГ и в Украине в частности. Это единственный в своем роде бизнес, где есть качественный продукт и мощная система поддержки построения собственного бизнеса. Программа Talk Fusion позволяет любому виду бизнеса повысить лояльность потенциальных клиентов. А это увеличивает объём продаж товаров и услуг. И что очень важно. Эта программа значительно сокращает расходы на рекламу. Компания Ток Фьюжн сделала возможным отправлять видеописьма не занимая интернет-канала.
Всего лишь один клик мыши и ваши деловые предложения в формате видео получат до 25 тыс. адресатов! Программа также позволяет проводить видеоконференции, презентации на неограниченную по размеру аудиторию. На смену скучным текстам, письмам приходит новый вид общения в формате видео. Видеокоммуникации – это будущее, которое приходит уже сегодня и сейчас. Почему мы? Потому что у нас есть возможность оказывать поддержку как Вам, так и Вашим клиентам. Это может происходить в онлайн режиме или у нас в Киевском офисе. Продукт получит свое распространение в нашей стране, так же как это произошло во всем мире, вопрос только в том заработаете ли Вы с нами или нет. Во всем мире продукт используется частным образом, в малом и среднем бизнесе и, конечно же, в крупных компаниях.
Более подробная информация об инструментах компании вы можете узнать здесь:
http://www.talkfusion.com/ru/product/knowledge_base/
Ко всему прочему это также возможность иметь дополнительный доход от привлечения новых клиентов, либо от сдачи инструментов в аренду.
Исчерпывающую информацию можно получить, обратившись по телефону ниже, либо по скайпу havearest13
Форма подписки на обновления
Укажите свой адрес электронной почты для подписки на новые отзывы и комментарии о компании Talk Fusion
Ваша электронная почтаОтзывы о компании «Talk Fusion» Всего: 3
16.10.13 11:57
Автор: Ирина Премудрая, г. Киев
обманным путем и скрытой информацией компания пополняет свои счета. Грош цена этой компании в базарный день. Продукта нет, спам. Лучше бы они что-то хорошее сделали для себя и людей.
Жаль наивных людей которые не понимают, лохотрон-контора продает воздух. Презентации проводит молодая девушка юрист не киевлянка, волосы красного цвета.
, и большой успех имеет по глухонемым.
Оценка компании:
- Рейтинг 1.0/5,0
Читать подробнее »
14.05.13 14:11
Автор: Николай, г. Киев
Возможность научиться впаривать ненужный продукт.
Финансовая пирамида, а не компания. Никому не нужен продукт. Все работает как сетевой маркетинг. Заработать можно только если вы готовы кидать наивных нешарящих людей. Удачи!
Оценка компании:
- Рейтинг 1.8/5,0
Читать подробнее »
13.03.13 17:42
Автор: 
Киев»>Михаил, г. Киев
1.Дружный коллектив, поддержка вышестоящих партнеров онлайн, либо на консультациях в офисе. 2.Мгновенные выплаты. 3.Возможность использовать инструменты компании как для продвижения уже существующего бизнеса: увеличения клиентской базы, удержание уже существующих клиентов, увеличения посещаимости сайтов, продвижения продукции и тд., так и для личных целей. 4.В отдельный пункт хочу выделить возможность провидения…»
Многие идут работать в эту компанию, надеясь на шару. Но, люди планирующие работать в Ток Фьюжн должны заранее уяснить для себя, что БЕСПЛАТНЫХ ДЕНЕГ НЕ БЫВАЕТ. Как и на любой работе, вам прийдется потрудиться, и первое время — довольно усердно.
Оценка компании:
- Рейтинг 3.6/5,0
Полезность: (1 — 0) = +1
Читать подробнее »
Слияние чувств
Слияние чувств Следующий: Адаптация Вверх: 2.
3 Физиология человека и Предыдущий: Проприоцепция Содержимое Индекс
Слияние чувств
Сигналы от множества органов чувств и проприоцепции обрабатываются и объединяются с нашим опытом нашими нервными структурами на протяжении всей нашей жизни. В обычной жизни, без виртуальной реальности и наркотиков, наш мозг интерпретирует эти комбинации входных данных согласованным, последовательным и привычным образом. Любая попытка помешать этим операциям может привести к несоответствию данных наших органов чувств. Мозг может реагировать по-разному. Может случиться так, что мы не осознаем конфликт, но можем устать или заболеть головной болью. Хуже того, у нас могут развиться симптомы головокружения или тошноты. В других случаях мозг может реагировать, заставляя нас настолько сознательно осознавать конфликт, что мы немедленно понимаем, что этот опыт искусственный. Это соответствует случаю, когда виртуальная реальность не может убедить людей в том, что они находятся в виртуальном мире.
Чтобы сделать виртуальную реальность эффективной и комфортной, необходимы испытания с участием людей, чтобы понять, как реагирует мозг. Практически невозможно предсказать, что произойдет в неизвестном сценарии, если только он не будет почти идентичен другим хорошо изученным сценариям.
Одним из наиболее важных примеров плохого сенсорного конфликта в контексте виртуальной реальности является vection , который представляет собой иллюзию собственного движения.
Конфликт возникает, когда ваше зрение сообщает вашему мозгу, что вы ускоряетесь, но ваше чувство равновесия сообщает, что вы неподвижны. Когда люди идут по улице, их чувства равновесия и зрения находятся в гармонии. Возможно, вы уже сталкивались с векторами раньше, даже без виртуальной реальности. Если вы застряли в пробке или остановились на вокзале, вы, возможно, почувствовали, что движетесь назад, видя на периферии транспортное средство, которое движется вперед. В 1890s компания Amariah Lake построила аттракцион в парке развлечений, состоящий из качелей, которые остаются в покое, в то время как вся комната, окружающая качели, раскачивается взад-вперед (рис. 2.20). В ВР векция вызывается локомоционной операцией, описанной в разделе 2.2. Например, если вы ускоряете себя вперед с помощью контроллера, а не двигаетесь вперед в реальном мире, то вы воспринимаете ускорение глазами, а не вестибулярным органом. Стратегии решения этой проблемы см. в разделе 10.2.
Следующий: Адаптация Вверх: 2.
3 Физиология человека и Предыдущий: Проприоцепция Содержимое Индекс
Общие сведения о слиянии и отслеживании датчиков, часть 1: что такое слияние датчиков? Видео
Из серии: Понимание слияния и отслеживания датчиков
Brian Douglas
В этом видеоролике представлен обзор того, что такое объединение датчиков и как оно помогает при проектировании автономных систем. Он также охватывает несколько сценариев, иллюстрирующих различные способы реализации слияния датчиков.
Объединение сенсоров является важной частью локализации и позиционирования, а также обнаружения и отслеживания объектов. Мы покажем, что слияние датчиков — это больше, чем просто фильтр Калмана; это целый ряд алгоритмов, которые могут смешивать данные из нескольких источников, чтобы получить более точную оценку состояния системы. Четыре основных преимущества объединения датчиков заключаются в повышении качества измерений, надежности и охвата, а также в возможности оценивать состояния, которые не измеряются напрямую.
Тот факт, что слияние датчиков имеет такую широкую привлекательность для совершенно разных типов автономных систем, делает эту тему интересной и полезной для изучения.
Sensor fusion — неотъемлемая часть конструкции автономных систем; такие вещи, как беспилотные автомобили, радиолокационные станции слежения и Интернет вещей, — все они полагаются на слияние датчиков того или иного рода. Итак, вопросы, на которые я хотел бы ответить в этом видео: «Что такое слияние датчиков и как оно помогает в разработке автономных систем?» Это будет хорошее первое видео, если вы новичок в этой теме, потому что мы рассмотрим широкое определение того, что это такое, а затем покажем несколько сценариев, иллюстрирующих различные способы использования слияния датчиков. Так что я надеюсь, что вы останетесь. Меня зовут Брайан, и добро пожаловать на MATLAB Tech Talk.
Высокоуровневое определение состоит в том, что слияние датчиков объединяет два или более источников данных таким образом, чтобы обеспечить лучшее понимание системы.
«Лучше» здесь относится к решению, которое является более последовательным во времени, более точным и более надежным, чем это было бы с одним источником данных. По большей части мы можем думать о данных, поступающих от датчиков, и то, что они измеряют, обеспечивает понимание системы; например, такие вещи, как скорость его ускорения или расстояние до какого-либо объекта. Но источником данных также может быть математическая модель, потому что у нас, как у разработчиков, есть некоторые знания о физическом мире, и мы можем закодировать эти знания в алгоритме слияния, чтобы улучшить измерения датчиков.
Чтобы понять почему, давайте начнем с общей картины. Автономные системы должны взаимодействовать с окружающим миром, и для того, чтобы добиться успеха, система должна обладать определенными возможностями. Мы можем разделить их на четыре основные области: чувствовать, воспринимать, планировать и действовать.
Sense относится к прямому измерению окружающей среды с помощью датчиков.
Это сбор информации из системы и внешнего мира. Для беспилотного автомобиля набор датчиков может включать радар, лидар, камеры видимого диапазона и многое другое. Но простого сбора данных с помощью датчиков недостаточно, потому что система должна иметь возможность интерпретировать данные и превращать их во что-то, что автономная система может понять и использовать. Это роль шага восприятия: разобраться в воспринятых данных. Например, предположим, что это изображение с датчика камеры автомобиля. Автомобиль должен в конечном итоге интерпретировать сгусток пикселей как дорогу с полосами, а сбоку есть что-то, что может быть пешеходом, собирающимся перейти улицу, или стационарным почтовым ящиком. Этот уровень понимания имеет решающее значение для того, чтобы система могла определить, что делать дальше. Это шаг планирования, когда он выясняет, что он хотел бы сделать, и находит путь, чтобы этого достичь. Наконец, система вычисляет наилучшие действия, которые заставят систему следовать по этому пути.
Этот последний шаг — это то, что делают контроллер и система управления.
Хорошо, давайте вернемся к шагу восприятия, потому что я хочу остановиться на этом немного подробнее. Этот шаг имеет две разные, но одинаково важные обязанности. Он отвечает за самосознание, которое называется локализацией или позиционированием — знаете, отвечает на такие вопросы, как «где я нахожусь», что я делаю и в каком состоянии я нахожусь? Но он также отвечает за ситуационную осведомленность, например, за обнаружение других объектов в окружающей среде и их отслеживание.
Итак, при чем тут слияние датчиков? Что ж, он как бы колеблется между чувством и восприятием, поскольку он приложил руку к обеим этим возможностям. Это процесс измерения нескольких датчиков, их объединения и добавления дополнительной информации из математических моделей с целью лучшего понимания мира, который система может использовать для планирования и действий.
Имея это в виду, давайте рассмотрим четыре различных способа, с помощью которых слияние датчиков может помочь нам лучше справляться с локализацией и позиционированием нашей собственной системы, а также с обнаружением и отслеживанием других объектов.
Хорошо, для первого сценария давайте поговорим, возможно, об одной из наиболее распространенных причин слияния датчиков, а именно о повышении качества данных. Мы всегда хотим работать с данными, в которых меньше шума, меньше неопределенности и меньше отклонений от истины. Просто в целом хорошие, чистые данные. 92. Однако фактическое измерение будет зашумленным — степень шума зависит от качества сенсора. Это непредсказуемый шум, поэтому мы не можем избавиться от него с помощью калибровки, но мы можем уменьшить общий шум в сигнале, если добавим второй акселерометр и усредним два показания. Пока шум не коррелирует между датчиками, их объединение таким образом снижает общий шум на коэффициент квадратного корня из числа датчиков. Таким образом, четыре одинаковых датчика, соединенных вместе, будут иметь вдвое меньший шум, чем один. В этом случае все, что составляет этот очень простой алгоритм объединения датчиков, является функцией усреднения.
Мы также можем уменьшить шум, объединив измерения от двух или более различных типов датчиков, и это может помочь, если нам приходится иметь дело с коррелирующими источниками шума.
Например, предположим, что мы пытаемся измерить направление вашего телефона относительно севера. Мы могли бы использовать магнитометр телефона, чтобы измерить угол от магнитного севера, легко. Однако, как и в случае с акселерометром, это измерение датчика будет шумным. И если мы хотим уменьшить этот шум, у нас может возникнуть соблазн добавить второй магнитометр. Однако по крайней мере некоторый вклад в шум вносят движущиеся магнитные поля, создаваемые электроникой внутри самого телефона. Это означает, что этот коррелированный источник шума будет воздействовать на каждый магнитометр, поэтому усреднение датчиков не устранит его.
Два способа решить эту проблему: просто переместить датчики подальше от искажающих магнитных полей, что трудно сделать с помощью телефона, или отфильтровать измерение с помощью какого-либо фильтра нижних частот, который добавит задержку и усложнит измерение. измерения менее чувствительны. Но еще вариант — сплавить магнитометр с датчиком угловой скорости, гироскопом.
Гироскоп также будет шумным, но, используя два разных типа датчиков, мы уменьшаем вероятность корреляции шума, и поэтому их можно использовать для калибровки друг друга. Суть в том, что если магнитометр измеряет изменение магнитного поля, гироскоп можно использовать для подтверждения того, произошло ли это вращение из-за физического движения телефона или просто из-за шума.
Существует несколько различных алгоритмов слияния датчиков, которые могут выполнить это смешивание, но фильтр Калмана, вероятно, является одним из наиболее распространенных методов. Что интересно в фильтрах Калмана, так это то, что в фильтр уже встроена математическая модель системы. Таким образом, вы получаете преимущество от объединения показаний датчиков и ваших знаний о физическом мире. Если вы хотите узнать больше о фильтрах Калмана, посмотрите видео MATLAB Tech Talk, ссылку на которое я дал в описании.
Второе преимущество объединения датчиков заключается в том, что оно может повысить надежность измерений.
Очевидным примером является то, что если у нас есть два одинаковых датчика, слитых вместе, как у нас было с усредненными акселерометрами, то у нас есть резервная копия на случай, если один из них выйдет из строя. Конечно, при таком сценарии мы теряем качество, если один датчик выходит из строя, но, по крайней мере, мы не теряем измерения в целом. Мы также можем добавить третий датчик в смесь, и алгоритм объединения может проголосовать за данные любого отдельного датчика, который производит измерение, которое отличается от двух других.
В качестве примера можно привести использование трех трубок Пито для надежного измерения воздушной скорости самолета. Если один ломается или считывается неправильно, то по двум другим воздушная скорость все равно известна. Таким образом, дублирование датчиков является эффективным способом повышения надежности; однако мы должны быть осторожны с режимами одиночного отказа, которые влияют на все датчики одновременно. Самолет, который летит под ледяным дождем, может обнаружить, что все три трубки Пито замерзли, и никакое голосование или слияние датчиков не спасут измерения.
Опять же, здесь может помочь объединение датчиков, измеряющих разные величины. Самолет может быть настроен так, чтобы дополнять измерения воздушной скорости с помощью трубок Пито оценкой воздушной скорости с использованием GPS и моделей атмосферного ветра. В этом случае скорость воздуха все еще можно оценить, когда набор основных датчиков недоступен. Опять же, качество может быть снижено, но воздушная скорость все еще может быть определена, что важно для безопасности самолета.
Потеря датчика не всегда означает отказ датчика. Это может означать, что величина, которую они измеряют, на мгновение падает. Например, возьмем радиолокационную систему, которая отслеживает местоположение небольшой лодки в океане. Радиолокационная станция посылает радиосигнал, который отражается от лодки и обратно, а время прохождения туда и обратно, доплеровский сдвиг сигнала, азимут и угол места станции слежения объединяются для оценки местоположения и скорости дальности. лодки. Однако, если между радиолокационной станцией и меньшей лодкой окажется более крупное грузовое судно, измерение мгновенно сместится к местоположению и скорости дальности этого блокирующего объекта.
Итак, в этом случае нам не нужен датчик другого типа или дополнительная станция слежения RADAR, чтобы помочь, когда измерение выпадает, потому что мы можем использовать модель физического мира. Алгоритм может разработать модель скорости и направления отслеживаемого объекта. И затем, когда объект находится вне поля зрения RADAR, модель может взять на себя управление и делать прогнозы. Это, конечно, работает только тогда, когда объект, который вы отслеживаете, относительно предсказуем, и вам не нужно полагаться на свои прогнозы в долгосрочной перспективе. Что характерно для тихоходных кораблей.
Итак, третье преимущество объединения датчиков заключается в том, что мы можем использовать его для оценки неизмеряемых состояний. Теперь важно признать, что неизмеримый не означает неизмеримый; это просто означает, что в системе нет датчика, который может напрямую измерять интересующее нас состояние.
Например, камера видимого диапазона не может измерять расстояние до объекта, находящегося в ее поле зрения.
Большой удаленный объект может занимать такое же количество пикселей, как и маленький, но близкий объект. Однако мы можем добавить второй оптический датчик и посредством слияния датчиков извлекать трехмерную информацию. Алгоритм слияния будет сравнивать сцену под двумя разными углами и измерять относительные расстояния между объектами на двух изображениях. Таким образом, эти два датчика не могут измерять расстояние по отдельности, но могут вместе. В следующем видео мы расширим эту концепцию использования датчиков для оценки неизмеряемых состояний, показав, как мы можем оценить положение с помощью акселерометра и гироскопа.
А пока я хочу перейти к последнему преимуществу, о котором расскажу в этом видео. Слияние датчиков можно использовать для увеличения зоны покрытия. Давайте представим ультразвуковые датчики ближнего действия на автомобиле, которые используются для помощи при парковке. Это датчики, которые измеряют расстояние до близлежащих объектов, таких как другие припаркованные автомобили и бордюр, чтобы сообщить вам, когда вы близки к удару.
Каждый отдельный датчик может иметь диапазон всего в несколько футов и узкое поле зрения. Следовательно, если автомобиль должен иметь полное покрытие со всех четырех сторон, необходимо добавить дополнительные датчики и объединить измерения для получения большего общего поля зрения. Теперь, более чем вероятно, эти измерения не будут усредняться или математически комбинироваться каким-либо образом, поскольку обычно полезно знать, какой датчик регистрирует объект, чтобы вы имели представление о том, где этот объект находится относительно автомобиля. Но алгоритм, объединяющий все эти датчики в единую согласованную систему, по-прежнему является формой слияния датчиков.
Итак, надеюсь, вы начали понимать, что существует множество различных способов объединения датчиков, и хотя эти методы не обязательно используют общие алгоритмы или даже имеют одну и ту же цель разработки, общая идея, стоящая за ними, вездесуща: Используйте несколько источников данных, чтобы улучшить качество измерений, надежность и охват, а также иметь возможность оценивать состояния, которые не измеряются напрямую.