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Maßgeschneiderte ML-Algorithmen und physikbasierte Navigationsmodelle

Verbesserung KI-gestützter Navigation mit Sensorfusion und Zeitreihen-Intelligenz

Fallstudie Zusammenfassung

Kunde: NeoMatrix
Website: neomatrix.com.au
Branche: Positionierungs- und Tracking-Systeme

Impact-Metriken:

  • 20% erhöhte Tracking-Genauigkeit mit neuen Sensordaten
  • Erfolgreich neue Sensortypen in den Navigations-Stack integriert
  • Routen-Keypoints und Features werden zu 90% korrekt erkannt

Herausforderung

NeoMatrix entwickelt stromsparende, KI-verstärkte Tracking-Systeme, die dort funktionieren, wo traditionelle Satellitennavigation versagt – wie in Tunneln, Schiffscontainern oder abgelegenen Umgebungen. Die Herausforderung bestand darin, ihre proprietäre Tracking-Technologie zu erweitern, indem neue Sensortypen integriert und die Signalinterpretation in verrauschten, realen Bedingungen verbessert wurden.

Mein Ansatz

Ich entwickelte maßgeschneiderte Algorithmen, um unterschiedliche Zeitreihendaten von mehreren Sensoren besser auszurichten und zu interpretieren. Ich entwarf mathematische und physikalische Modelle, um Sensorverhalten unter verschiedenen Umgebungsbedingungen zu simulieren, und baute Pipelines auf, um multimodale Daten zu korrelieren und die Systemrobustheit zu verbessern. Ich implementierte auch leichtgewichtige Machine Learning (ML)-Modelle für Vorhersagen und Mustererkennung, die prädiktives Tracking auch bei intermittierenden Signalen ermöglichten.

Ergebnisse

Das aufgerüstete Tracking-System zeigte verbesserte Genauigkeit und Zuverlässigkeit in GPS-freien Umgebungen bei der Einbindung der neuen Sensoreingaben. Die Energieeffizienz wurde beibehalten, während Echtzeit-Inferenz und langfristige Geräte-Deployment mit minimaler Wartung ermöglicht wurden.

Technische Expertise

Dieses Projekt nutzte Zeitreihenanalyse, Signalverarbeitung und Sensorfusion. Schlüsseltechniken umfassten Dynamic Time Warping, Kalman-Filterung und Madgwick-Fusion, implementiert in Python. Auf der Machine Learning-Seite wurden maßgeschneiderte Convolutional Neural Networks konstruiert und mit PyTorch trainiert.

Fortgeschrittene Navigations- und Tracking-System-Technologie

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