論文の概要: The Iterative Equivariant Filter

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.12328v1
• Date: Fri, 11 Sep 2026 01:22:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-09-15 07:38:31.580135
• Title: The Iterative Equivariant Filter
• Title（参考訳）: 反復同変フィルタ
• Abstract要約: IterEqFの背後にあるモチベーションは、IterEKFとEqFの両方の機能を組み合わせることで、高性能な状態推定ソリューションを実現することである。 本稿では,IterEqF更新ステップの反復手順を導出し,本手法の固有非線形性がフィルタの共分散を新しい座標にリセットする方法について述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.623718506733591
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper presents the iterative equivariant filter (IterEqF). The iterative extended Kalman filter (IterEKF) replaces the standard EKF correction step with an iterative correction step that is the Gauss-Newton solution to a nonlinear weighted least squares problem. The standard equivariant filter (EqF) exploits and respects the underlying symmetry of state estimation problems posed on homogeneous spaces and Lie groups. The motivation behind the IterEqF is to combine the features of both the IterEKF and the EqF, thus leading to a high-performance state estimation solution that is well suited to navigation problems. This paper derives the iteration procedure for the IterEqF update step and shows how the intrinsic nonlinearity of the approach naturally results in a `reset' of the filter's covariance into new coordinates. Monte-Carlo simulations of range-based localisation for a mobile robot demonstrate the improvement in performance relative to a standard EqF, especially during the transient convergence.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,反復同変フィルタ(IterEqF)を提案する。 反復拡張カルマンフィルタ(IterEKF)は、標準のEKF補正ステップを、非線形重み付き最小二乗問題に対するガウス・ニュートン解である反復補正ステップに置き換える。 標準同変フィルタ(EqF)は、同次空間やリー群に生じる状態推定問題の対称性を生かし、尊重する。 IterEqFの背後にあるモチベーションは、IterEKFとEqFの両方の機能を組み合わせることである。 本稿では、IterEqF更新ステップの反復手順を導出し、本手法の固有非線形性が、フィルタの共分散を新しい座標に'リセット'することを示す。 移動ロボットの走行距離に基づく局所化のモンテカルロシミュレーションは、標準のEqFと比較して、特に過渡収束時の性能改善を実証する。

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