論文の概要: Multiplicative Gaussian Particle Filter

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.00218v1
• Date: Sat, 29 Feb 2020 09:19:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-27 20:18:11.561692
• Title: Multiplicative Gaussian Particle Filter
• Title（参考訳）: 乗法ガウス粒子フィルタ
• Authors: Xuan Su, Wee Sun Lee, Zhen Zhang
• Abstract要約: フィルタ問題における近似推論のためのサンプリングに基づく新しい手法を提案する。 有限個の状態からなる条件分布を粒子フィルタで近似するのではなく、連続関数の集合から重み付けされた関数の和で分布を近似する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.615555573235987
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose a new sampling-based approach for approximate inference in filtering problems. Instead of approximating conditional distributions with a finite set of states, as done in particle filters, our approach approximates the distribution with a weighted sum of functions from a set of continuous functions. Central to the approach is the use of sampling to approximate multiplications in the Bayes filter. We provide theoretical analysis, giving conditions for sampling to give good approximation. We next specialize to the case of weighted sums of Gaussians, and show how properties of Gaussians enable closed-form transition and efficient multiplication. Lastly, we conduct preliminary experiments on a robot localization problem and compare performance with the particle filter, to demonstrate the potential of the proposed method.
• Abstract（参考訳）: フィルタリング問題における近似推論のための新しいサンプリングベース手法を提案する。 有限個の状態からなる条件分布を粒子フィルタで近似するのではなく、連続関数の集合から重み付けされた関数の和で分布を近似する。 このアプローチの中心は、ベイズフィルタの近似乗法にサンプリングを使用することである。 我々は, 適切な近似を与えるためのサンプリング条件を与える理論解析を行う。 次に、ガウスの重み付き和の場合に特化し、ガウスの性質が閉形式遷移と効率的な乗法を可能にすることを示す。 最後に,ロボットの局所化問題に関する予備実験を行い,粒子フィルタの性能を比較し,提案手法の可能性を示す。

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