論文の概要: Multi-view Sensor Fusion by Integrating Model-based Estimation and Graph
Learning for Collaborative Object Localization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.07704v2
- Date: Sun, 7 Mar 2021 01:31:36 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-09-25 01:01:05.605412
- Title: Multi-view Sensor Fusion by Integrating Model-based Estimation and Graph
Learning for Collaborative Object Localization
- Title（参考訳）: 協調物体定位のためのモデルベース推定とグラフ学習の統合による多視点センサ融合
- Authors: Peng Gao, Rui Guo, Hongsheng Lu and Hao Zhang
- Abstract要約: 協調的オブジェクトローカライゼーションは、複数の視点や視点から観察されたオブジェクトの位置を協調的に推定することを目的としている。
協調的なローカライゼーションを実現するために,モデルに基づく状態推定と学習に基づくローカライゼーション手法が開発されている。
本稿では,グラフ学習とモデルに基づく推定を統合した新しいグラフフィルタ手法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.57544305097723
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Collaborative object localization aims to collaboratively estimate locations
of objects observed from multiple views or perspectives, which is a critical
ability for multi-agent systems such as connected vehicles. To enable
collaborative localization, several model-based state estimation and
learning-based localization methods have been developed. Given their
encouraging performance, model-based state estimation often lacks the ability
to model the complex relationships among multiple objects, while learning-based
methods are typically not able to fuse the observations from an arbitrary
number of views and cannot well model uncertainty. In this paper, we introduce
a novel spatiotemporal graph filter approach that integrates graph learning and
model-based estimation to perform multi-view sensor fusion for collaborative
object localization. Our approach models complex object relationships using a
new spatiotemporal graph representation and fuses multi-view observations in a
Bayesian fashion to improve location estimation under uncertainty. We evaluate
our approach in the applications of connected autonomous driving and multiple
pedestrian localization. Experimental results show that our approach
outperforms previous techniques and achieves the state-of-the-art performance
on collaboration localization.
- Abstract（参考訳）: コラボレーティブなオブジェクトローカライゼーションは、複数の視点や視点から観察されたオブジェクトの位置を協調的に推定することを目的としている。
協調的なローカライゼーションを実現するために,複数のモデルに基づく状態推定と学習に基づくローカライゼーション手法を開発した。
モデルに基づく状態推定には、しばしば複数のオブジェクト間の複雑な関係をモデル化する能力が欠けている。
本稿では,グラフ学習とモデルに基づく推定を統合し,協調的物体定位のための多視点センサ融合を行う,時空間グラフフィルタ手法を提案する。
提案手法は,新しい時空間グラフ表現を用いて複雑なオブジェクト関係をモデル化し,不確実性の下での位置推定を改善するためにベイズ方式で多視点観測を融合する。
我々は、コネクテッド・自律運転と複数の歩行者位置決めの応用におけるアプローチを評価する。
実験の結果,提案手法は従来の手法よりも優れており,コラボレーションのローカライゼーションにおける最先端のパフォーマンスを達成していることがわかった。
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