論文の概要: Counter-Hypothetical Particle Filters for Single Object Pose Tracking
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.17828v1
- Date: Sun, 28 May 2023 23:42:35 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-30 16:29:12.561373
- Title: Counter-Hypothetical Particle Filters for Single Object Pose Tracking
- Title(参考訳): 単一物体ポーズ追跡のための反仮説粒子フィルタ
- Authors: Elizabeth A. Olson, Jana Pavlasek, Jasmine A. Berry, Odest Chadwicke
Jenkins
- Abstract要約: 標準確率と平行して用いられる対数-補数的確率関数を導入する。
Evidential Reasoning の可算性と不確実性の概念にインスパイアされた我々の反補足的可能性関数の追加は、各粒子に疑念のレベルを割り当てる。
剛体物体6次元ポーズトラッキングタスクにおける本手法の有効性を実証する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 6.297068939244722
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Particle filtering is a common technique for six degree of freedom (6D) pose
estimation due to its ability to tractably represent belief over object pose.
However, the particle filter is prone to particle deprivation due to the
high-dimensional nature of 6D pose. When particle deprivation occurs, it can
cause mode collapse of the underlying belief distribution during importance
sampling. If the region surrounding the true state suffers from mode collapse,
recovering its belief is challenging since the area is no longer represented in
the probability mass formed by the particles. Previous methods mitigate this
problem by randomizing and resetting particles in the belief distribution, but
determining the frequency of reinvigoration has relied on hand-tuning abstract
heuristics. In this paper, we estimate the necessary reinvigoration rate at
each time step by introducing a Counter-Hypothetical likelihood function, which
is used alongside the standard likelihood. Inspired by the notions of
plausibility and implausibility from Evidential Reasoning, the addition of our
Counter-Hypothetical likelihood function assigns a level of doubt to each
particle. The competing cumulative values of confidence and doubt across the
particle set are used to estimate the level of failure within the filter, in
order to determine the portion of particles to be reinvigorated. We demonstrate
the effectiveness of our method on the rigid body object 6D pose tracking task.
- Abstract(参考訳): 粒子フィルタリングは、6自由度(6D)のポーズ推定のための一般的な手法である。
しかし, 粒子フィルタは6次元ポーズの高次元特性のため, 粒子の除去が困難である。
粒子欠落が発生すると、重要サンプリング中の信念分布のモード崩壊を引き起こす可能性がある。
真の状態を取り巻く領域がモード崩壊に苦しむ場合、その領域は粒子によって形成された確率質量では表現されないため、その信念の回復は困難である。
以前の方法は、信念分布における粒子のランダム化と再設定によってこの問題を軽減するが、再活性化の頻度の決定は、ハンドチューニングされた抽象ヒューリスティックに依存している。
本稿では,各段階における必要な再活性化速度を,標準確率と平行して用いられる対数-補足的確率関数を導入することによって推定する。
Evidential Reasoning の可算性と不確実性の概念にインスパイアされた我々の反補足的可能性関数の追加は、各粒子に疑念のレベルを割り当てる。
粒子集合全体の信頼度と疑念の競合累積値は、再活性化する粒子の部分を決定するためにフィルタ内の故障のレベルを推定するために用いられる。
剛体物体6次元ポーズトラッキングタスクにおける本手法の有効性を実証する。
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