論文の概要: Perpetua: Multi-Hypothesis Persistence Modeling for Semi-Static Environments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.18808v2
• Date: Mon, 28 Jul 2025 15:12:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-29 14:15:47.132212
• Title: Perpetua: Multi-Hypothesis Persistence Modeling for Semi-Static Environments
• Title（参考訳）: Perpetua: 半静的環境のための多相永続化モデリング
• Authors: Miguel Saavedra-Ruiz, Samer B. Nashed, Charlie Gauthier, Liam Paull,
• Abstract要約: 本稿では,半静的特徴の力学をモデル化するPerpetuaを紹介する。 我々は「パーシステンス」と「エマージェンス」のフィルターの混合物をチェーンし、特徴が消失または再出現する確率をモデル化する。 Perpetuaは、類似のアプローチよりも正確でありながら、オンライン適応性があり、観察の欠如に対して堅牢であることに気付きました。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.727014155729826
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Many robotic systems require extended deployments in complex, dynamic environments. In such deployments, parts of the environment may change between subsequent robot observations. Most robotic mapping or environment modeling algorithms are incapable of representing dynamic features in a way that enables predicting their future state. Instead, they opt to filter certain state observations, either by removing them or some form of weighted averaging. This paper introduces Perpetua, a method for modeling the dynamics of semi-static features. Perpetua is able to: incorporate prior knowledge about the dynamics of the feature if it exists, track multiple hypotheses, and adapt over time to enable predicting of future feature states. Specifically, we chain together mixtures of "persistence" and "emergence" filters to model the probability that features will disappear or reappear in a formal Bayesian framework. The approach is an efficient, scalable, general, and robust method for estimating the states of features in an environment, both in the present as well as at arbitrary future times. Through experiments on simulated and real-world data, we find that Perpetua yields better accuracy than similar approaches while also being online adaptable and robust to missing observations.
• Abstract（参考訳）: 多くのロボットシステムは複雑な動的環境に展開する必要がある。 このような展開では、環境の一部がその後のロボット観察の間で変化する可能性がある。 ほとんどのロボットマッピングや環境モデリングアルゴリズムは、将来の状態を予測できるように、動的な特徴を表現できない。 代わりに、ある状態の観測を除去するか、ある形態の重み付けをすることでフィルターする。 本稿では,半静的特徴の力学をモデル化するPerpetuaを紹介する。 Perpetuaは、もし存在するなら、機能のダイナミクスに関する事前の知識を取り入れ、複数の仮説を追跡し、将来的な特徴状態の予測を可能にするために時間とともに適応することができる。 具体的には、「パーシステンス」フィルタと「エマージェンス」フィルタの混合物を連結し、形式的なベイズ的枠組みで特徴が消失または再び現れる確率をモデル化する。 このアプローチは、効率的でスケーラブルで、汎用的で堅牢な手法であり、現在の状況と任意の将来の状況の両方において、ある環境における特徴の状態を推定する。 シミュレーションと実世界のデータの実験により、Perpetuaは類似のアプローチよりも精度が高く、オンライン適応性も高く、観察に欠かせない。

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