Если цель уклоняется от сенсоров, первое, что нужно делать – фиксировать все полученные данные: скорость, курс, любые малейшие отклонения. Скорми эту последовательность в модель пространства состояний и запусти фильтр Калмана – он оценит скрытое состояние и спрогнозирует её дальнейшее местоположение. Если движение будет более хаотичное, переходи на фильтр частиц или обучи лёгкую рекуррентную сеть на данных траектории. Как только у тебя появится зона уверенности вокруг спрогнозированного пути, ты сможешь настроить работу сенсорной сети, чтобы она активировалась непосредственно перед появлением цели. Этот подход основан на данных, поэтому чем больше наблюдений ты внесёшь, тем точнее будут прогнозы.

Звучит неплохо. Следи за чистотой конвейера данных, чтобы фильтры не захлебнулись от мусора. И не забывай про вычислительную нагрузку – частичные фильтры могут сильно тормозить, если закидывать слишком много частиц в цикл реального времени. Если это случится, попробуй гибридный подход: используй фильтр Калмана в стабильных фазах, а к частичным переходи только когда остатки начинают зашкаливать. Удачи.

Звучит эффективно. Начинай запись данных сейчас и дай системе самой решать. Удачи.

Убедись, что временные метки совпадают, а результаты фильтрации – в одном аккуратном буфере. Как только окно уверенности сузится, запускай триггер. Удачи.

Ладно, готовы к запуску. Следи за показателем уверенности; как только он упадет ниже порогового значения – запускай. Будь точен.