Ich möchte ein einfaches Modell ableiten, das eine aktuelle Position eines Objekts in Bezug auf ein Ziel vorhersagen kann.Modellierung einer Beziehung zwischen Sensorwerten und Position (Winkel und Entfernung) zu einem Ziel
Um genauer zu sein, habe ich einen Kopf, der 4 identische Lichtsensoren zwischen 90 Grad platziert hat. Es gibt eine Lichtquelle (LED), die sichtbares Licht aussendet. Da jeder Sensor ein Winkelspektrum hat (maximal bei 90 Grad und seine Empfindlichkeit verringert, während der Winkel des Lichteinfalls zunimmt), wird der Empfangswert an jedem Sensor durch den Winkel und die Entfernung des Kopfes in Bezug auf das Ziel bestimmt.
Ich habe die Werte an vier Sensoren bei verschiedenen Winkeln und Entfernungen gemessen.
Jeder Sensor hat maximale Werte um 9,5, wenn das einfallende Licht niedrig ist (entweder der Sensor ist weit vom Ziel entfernt oder der Sensor zeigt das Ziel weg), während der Wert abnimmt, wenn der Sensor dem Ziel nahe kommt zum Ziel.
meine Ein- und Ausgänge sehen aus wie [0.1234 0.0124 8.342 9.232] = [Winkel, Abstand]: ein Beispiel für den Kopf in der Nähe des Lichts.
vier Eingänge von den Sensoren und zwei Ausgänge für den Winkel und die Entfernung.
Welche Strategie kann ich implementieren, um eine Gleichung abzuleiten, die ich für die Vorhersage des Winkels und der Entfernung verwenden kann, indem ich die aktuellen eingehenden Sensorwerte aufnehme?
Ich dachte an multivariate Regression, aber meine Ausgaben sind kein einzelner Skalar (mehr von Vektoren). Ich bin mir nicht sicher, dass es funktionieren wird. Deshalb schreibe ich hier um etwas Hilfe zu bitten.
Jede Hilfe wäre willkommen.
Dank
Sie werden viel mehr Hilfe erhalten, wenn Sie Ihren Versuch bei der Implementierung Ihrer Lösung buchen. – Nick