Como modelar o ruído no retorno de um sensor de faixa?

Os sensores de alcance (por exemplo, sonar, infravermelho e lidar) são notoriamente barulhentos. Como caracterizar as características de ruído para incluí-las em um modelo de sensor de localização probabilístico?

Esse assunto é abordado com bastante clareza no livro Probabilistic Robotics , de Thrun et. al. Não tenho uma referência direta, mas existem alguns de seus artigos (como Localização robusta de Monte Carlo para robôs móveis , pdf ) que incluem essencialmente as mesmas informações. Normalmente, o que é usado é um modelo de erro misto, em que a função de densidade de probabilidade consiste em diferentes partes

• Um erro gaussiano em torno da verdadeira leitura à distância
• Uma parte que responde por falsos positivos, como obstáculos dinâmicos e assim por diante. Isso é maior com distâncias menores.
• Uma parte constante que responde por leituras falsas negativas, nas quais o sensor fornece uma leitura fora da faixa.

O modelo precisa ser ajustado ao seu sensor e aplicação.

Quase todo mundo assume que o ruído é gaussiano, porque dessa forma a matemática é relativamente fácil.

Se você realmente quisesse, poderia determinar experimentalmente a distribuição do ruído do sensor, ajustar um modelo a ele e usá-lo, mas seria muito trabalho para potencialmente nenhum ganho.