論文の概要: Variational Filtering with Copula Models for SLAM

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.00504v1
• Date: Sun, 2 Aug 2020 15:38:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-03 19:57:26.748318
• Title: Variational Filtering with Copula Models for SLAM
• Title（参考訳）: copulaモデルを用いたslamの変分フィルタリング
• Authors: John D. Martin, Kevin Doherty, Caralyn Cyr, Brendan Englot, John Leonard
• Abstract要約: より広い分布のクラスと同時局所化とマッピング(SLAM)を同時に行うことができるかを示す。 分布モデルとコプラを逐次モンテカルロ推定器に統合し、勾配に基づく最適化によって未知のモデルパラメータがいかに学習できるかを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.242618356321224
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The ability to infer map variables and estimate pose is crucial to the operation of autonomous mobile robots. In most cases the shared dependency between these variables is modeled through a multivariate Gaussian distribution, but there are many situations where that assumption is unrealistic. Our paper shows how it is possible to relax this assumption and perform simultaneous localization and mapping (SLAM) with a larger class of distributions, whose multivariate dependency is represented with a copula model. We integrate the distribution model with copulas into a Sequential Monte Carlo estimator and show how unknown model parameters can be learned through gradient-based optimization. We demonstrate our approach is effective in settings where Gaussian assumptions are clearly violated, such as environments with uncertain data association and nonlinear transition models.
• Abstract（参考訳）: 自律移動ロボットの動作には,変数を推定し,ポーズを推定する能力が不可欠である。 ほとんどの場合、これらの変数間の共有依存は多変量ガウス分布を通してモデル化されるが、その仮定が非現実的である多くの状況がある。 本稿では,この仮定を緩和し,多変量依存をコプラモデルで表わす分布のより広いクラスと同時局所化とマッピング(SLAM)を実現する方法について述べる。 分布モデルとコプラを逐次モンテカルロ推定器に統合し、勾配に基づく最適化によって未知のモデルパラメータがいかに学習できるかを示す。 提案手法は,不確実なデータアソシエーションや非線形遷移モデルなど,ガウス的仮定が明確に違反する環境において有効であることを示す。

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