論文の概要: Decentralised Gradient-based Variational Inference for Multi-sensor Fusion and Tracking in Clutter

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.13689v2
• Date: Sat, 14 Sep 2024 07:59:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-09-18 00:47:00.248690
• Title: Decentralised Gradient-based Variational Inference for Multi-sensor Fusion and Tracking in Clutter
• Title（参考訳）: クラッタにおけるマルチセンサフュージョンと追跡のための分散勾配に基づく変分推論
• Authors: Qing Li, Runze Gan, Simon Godsill,
• Abstract要約: 本稿では,時間変化のある分散マルチセンサネットワーク下でのクラッタ内の複数物体の追跡作業について検討する。 提案手法は, 局所処理と近接センサのみとの通信により, 最適分散融合を実現する。 提案手法は, 追従精度の集中核融合と実証的に等価であり, 比較コストで準最適核融合技術を超え, コンセンサスに基づく多対象トラッカーよりもはるかに低い通信オーバヘッドを実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.897548238359086
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper investigates the task of tracking multiple objects in clutter under a distributed multi-sensor network with time-varying connectivity. Designed with the same objective as the centralised variational multi-object tracker, the proposed method achieves optimal decentralised fusion in performance with local processing and communication with only neighboring sensors. A key innovation is the decentralised construction of a locally maximised evidence lower bound, which greatly reduces the information required for communication. Our decentralised natural gradient descent variational multi-object tracker, enhanced with the gradient tracking strategy and natural gradients that adjusts the direction of traditional gradients to the steepest, shows rapid convergence. Our results verify that the proposed method is empirically equivalent to the centralised fusion in tracking accuracy, surpasses suboptimal fusion techniques with comparable costs, and achieves much lower communication overhead than the consensus-based variational multi-object tracker.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,時間変化のある分散マルチセンサネットワーク下でのクラッタ内の複数物体の追跡作業について検討する。 本手法は, 局所処理と近接センサのみとの通信において, 最適な分散化融合を実現する。 鍵となる革新は、局所的に最大化された証拠の低い境界を分散的に構築することであり、通信に必要な情報を大幅に削減する。 従来の勾配の方向を最も急勾配に調整する勾配追従戦略と自然勾配で強化した分散型自然勾配降下変動型多対象トラッカーは,急速な収束を示す。 提案手法は, 追従精度の集中核融合と実証的に等価であり, 比較コストで準最適核融合技術を超え, コンセンサスに基づく多対象トラッカーよりもはるかに低い通信オーバヘッドを実現する。

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