Come modellare il rumore nel ritorno di un sensore di portata?

I sensori di portata (ad esempio sonar, infrarossi e lidar) sono notoriamente rumorosi. Come posso caratterizzare le caratteristiche del rumore per includerle in un modello di sensore di localizzazione probabilistico?

Questo argomento è trattato abbastanza bene nel libro di robotica probabilistica di Thrun et. al. Non ho un riferimento diretto, ma ci sono alcuni dei suoi articoli (come Robust Monte Carlo Localization for Mobile Robots , pdf ) che includono essenzialmente le stesse informazioni. Di solito viene utilizzato un modello di errore misto, in cui la funzione di densità di probabilità è composta da parti diverse

• Un errore gaussiano attorno alla lettura della distanza reale
• Una parte che spiega falsi positivi come ostacoli dinamici e così via. Questo è più grande con distanze minori.
• Una parte costante che tiene conto di letture false negative, in cui il sensore fornisce una lettura fuori portata.

Il modello deve essere montato sul sensore e sull'applicazione.

Quasi tutti presumono che il rumore sia gaussiano perché in questo modo la matematica è relativamente semplice.

Se lo desideri davvero, potresti determinare sperimentalmente la distribuzione del rumore del sensore, adattarlo a un modello e usarlo, ma sarebbe un sacco di lavoro per potenzialmente nessun guadagno.