論文の概要: Counter-Hypothetical Particle Filters for Single Object Pose Tracking
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.17828v2
- Date: Tue, 22 Oct 2024 18:51:50 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-10-24 13:52:26.138811
- Title: Counter-Hypothetical Particle Filters for Single Object Pose Tracking
- Title（参考訳）: 単一物体追跡のための対数補間粒子フィルタ
- 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）: 10.232121085973784
- License:
- Abstract: Particle filtering is a common technique for six degrees 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。
粒子の除去が起こると、重要サンプリング中に基礎となる信念分布がモード崩壊する可能性がある。
真の状態を取り巻く領域がモード崩壊に苦しむ場合、その領域が粒子によって形成される確率質量でもはや表現されないため、その信念を回復することは困難である。
従来の方法では、信念分布の粒子をランダム化し、リセットすることでこの問題を軽減するが、再活性化の頻度を決定することは、手動の抽象ヒューリスティックスに依存している。
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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