論文の概要: Set-Type Belief Propagation with Applications to Poisson Multi-Bernoulli SLAM

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.04797v2
• Date: Tue, 3 Oct 2023 14:43:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-05 08:24:02.508586
• Title: Set-Type Belief Propagation with Applications to Poisson Multi-Bernoulli SLAM
• Title（参考訳）: Poisson Multi-Bernoulli SLAM を用いた集合型信念伝播
• Authors: Hyowon Kim, Angel F. Garc\'ia-Fern\'andez, Yu Ge, Yuxuan Xia, Lennart Svensson, Henk Wymeersch
• Abstract要約: 確率伝播(BP)は、確率変数の近辺確率密度を効率的に計算するための有用な確率的推論アルゴリズムである。 本稿では,各 RFS が未知の要素数を持つ RFS の列上に定義された因子グラフに対するBP ルールを開発する。 提案手法の有効性を実証するため, SLAM の PMB フィルタに適用し, 新しい BP マッピング, SLAM, マルチターゲット追跡, 同時局所化・追跡フィルタを実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.585503804265482
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Belief propagation (BP) is a useful probabilistic inference algorithm for efficiently computing approximate marginal probability densities of random variables. However, in its standard form, BP is only applicable to the vector-type random variables with a fixed and known number of vector elements, while certain applications rely on RFSs with an unknown number of vector elements. In this paper, we develop BP rules for factor graphs defined on sequences of RFSs where each RFS has an unknown number of elements, with the intention of deriving novel inference methods for RFSs. Furthermore, we show that vector-type BP is a special case of set-type BP, where each RFS follows the Bernoulli process. To demonstrate the validity of developed set-type BP, we apply it to the PMB filter for SLAM, which naturally leads to new set-type BP-mapping, SLAM, multi-target tracking, and simultaneous localization and tracking filters. Finally, we explore the relationships between the vector-type BP and the proposed set-type BP PMB-SLAM implementations and show a performance gain of the proposed set-type BP PMB-SLAM filter in comparison with the vector-type BP-SLAM filter.
• Abstract（参考訳）: 信念伝播 (bp) は確率変数の近似限界確率密度を効率的に計算する有用な確率的推論アルゴリズムである。 しかし、その標準形式では、BP はベクトル要素の固定かつ既知の数のベクトル要素を持つベクトル型確率変数にのみ適用できるが、特定のアプリケーションは未知のベクトル要素を持つ RFS に依存する。 本稿では,各 RFS が未知の要素数を持つ RFS の列上に定義された因子グラフに対するBP ルールを開発し,新しい RFS の推論手法の導出を目的とする。 さらに、ベクトル型BPは、各 RFS がベルヌーイ過程に従うような集合型BPの特別な場合であることを示す。 開発したセットタイプbpの有効性を実証するため,slam用pmbフィルタに適用し,新たなセットタイプbpマッピング,slam,マルチターゲットトラッキング,同時ローカライズ・トラッキングフィルタを自然に実現する。 最後に,ベクトル型BPと提案したセット型BP PMB-SLAM実装の関係について検討し,提案したセット型BP PMB-SLAMフィルタとベクトル型BP-SLAMフィルタを比較した。

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