論文の概要: Multiparticle Kalman filter for object localization in symmetric environments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.07897v1
• Date: Tue, 14 Mar 2023 13:31:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-15 14:52:00.276963
• Title: Multiparticle Kalman filter for object localization in symmetric environments
• Title（参考訳）: 対称環境における物体定位のための多粒子カルマンフィルタ
• Authors: Roman Korkin and Ivan Oseledets and Aleksandr Katrutsa
• Abstract要約: ローカライズ問題を解決するためによく知られたフィルタリングアルゴリズムのクラスは、カルマンフィルタ法と粒子フィルタ法である。 これらのクラスを考察し、それらの相補的性質を実証し、2つのクラスから最良となる新しいフィルタリングアルゴリズムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 69.81996031777717
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: This study considers the object localization problem and proposes a novel multiparticle Kalman filter to solve it in complex and symmetric environments. Two well-known classes of filtering algorithms to solve the localization problem are Kalman filter-based methods and particle filter-based methods. We consider these classes, demonstrate their complementary properties, and propose a novel filtering algorithm that takes the best from two classes. We evaluate the multiparticle Kalman filter in symmetric and noisy environments. Such environments are especially challenging for both classes of classical methods. We compare the proposed approach with the particle filter since only this method is feasible if the initial state is unknown. In the considered challenging environments, our method outperforms the particle filter in terms of both localization error and runtime.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,物体の局在化問題を考察し,複素および対称環境下での多粒子カルマンフィルタを提案する。 ローカライズ問題を解決するためによく知られたフィルタリングアルゴリズムのクラスは、カルマンフィルタ法と粒子フィルタ法である。 これらのクラスを考察し,それらの相補的特性を実証し,二つのクラスから最善を尽くす新しいフィルタリングアルゴリズムを提案する。 対称および雑音環境における多粒子カルマンフィルタの評価を行った。 このような環境は古典的手法の両クラスにとって特に困難である。 本手法は初期状態が不明な場合にのみ実現可能であるので,提案手法を粒子フィルタと比較する。 提案手法は, 局所化誤差と実行時間の両方において, 粒子フィルタよりも優れた性能を示す。

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