Sensor Fusion Lab

Команди, що будують виявлення дронів і охорону периметра, скрізь чують ту саму обіцянку: додайте другий сенсор, злийте дані — і супровід покращиться. Чи покращиться насправді, залежить від шуму сенсорів, частоти оновлень, затримок, пропусків і хибних тривог — і від того, як треки зіставляються та зливаються.

Перевіряти це в полі довго й дорого, а польові дані не мають точного ключа відповідей: ніхто не знає, де саме був кожен об'єкт. Один тестовий прогін мало що доводить — одна вдала чи невдала реалізація шуму може перевернути висновок.

Sensor Fusion Lab проводить через увесь ланцюжок у браузері: сценарій з рухомими об'єктами, симульовані сенсори з власним шумом, частотою, затримкою й хибними тривогами, трекер на фільтрі Калмана, порівняння стратегій зіставлення даних, злиття кількох сенсорів в одну картину — і, нарешті, оцінювання всього проти відомої правди. Кожен етап показує параметри, графіки й пояснення, як їх читати.

Ключова інженерна ідея — жорстка межа між правдою та алгоритмами: симулятор знає, де кожен об'єкт, а код супроводу й злиття бачить лише спостереження сенсорів, і автоматичні тести цю межу стережуть. Порівняння чесні: ті самі дані для кожного варіанта, ті самі правила для кожної конфігурації, оцінка на спільній часовій сітці. Кожен експеримент зберігається з хешем конфігурації, тож його можна перезапустити й звірити побайтово.

Етап оцінювання повторює порівняння на багатьох випадкових seed і переборах параметрів та оцінює його усталеними метриками для багатьох цілей (GOSPA, CLEAR MOT, IDF1). Висновок «злиття краще» з'являється лише тоді, коли його підтверджує 95% довірчий інтервал парної різниці.