2、传感器融合与容错算法解析

传感器融合与容错算法解析

1. 共识协议基础

在分布式系统中，共识协议起着关键作用。一个能在 N 个进程中保证共识的协议，若最多允许 t 个进程失败，就称其为 t - 弹性协议。评估共识协议性能时，主要关注两个因素：
- 运行时间 ：用大 O 表示法描述消息交换轮数与输入参数（通常是进程数量和/或输入域大小）的函数关系。
- 消息复杂度 ：指协议产生的消息流量。

此外，还可能涉及内存使用和消息大小等因素。同时，共识协议需满足以下特性：
|特性|描述|
| ---- | ---- |
|终止性|每个正确的进程都能决定某个值|
|有效性|若所有进程都提议相同的值 v，那么所有正确的进程都决定 v|
|完整性|每个正确的进程最多决定一个值，若决定了值 v，则必有进程提议过 v|
|一致性|每个正确的进程必须就相同的值达成一致|

2. 传感器融合的重要性与定义

传感器存在的一个长期困扰研究人员的问题是其采集值的不准确和不精确，这可能导致处理错误。20 世纪 90 年代的大量研究表明，传感器融合是一种强大的方法，可掩盖和最小化此类错误数据的影响。

传感器融合是指将来自多个源的传感数据或派生数据进行组合，使得到的信息比单独使用这些源时的不确定性更小。这里的不确定性降低可以意味着更准确、更完整、更可靠，或者是产生新的视角，如立体视觉（通过组合两个稍有不同视角的相机的二维图像来计算深度信息）。

传感器融合的数据来源不一定来自相同的传感器，可分为直接融合、间接融合以及前两者输出的融