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An Anonymous Extent-Informed Approach for Map-Based Localization
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PRE
AI
DOI：10.1109/TAES.2025.3542013.png)
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摘要
En 中文
匿名尺度感知（AEI）地图匹配定位更新方法。该方法基于随机有限集观测模型推导，提出了一个便于将广义似然近似到指定程度的表达式。所提出的更新方法建立在匿名特征处理（AFP）方法的基础上，通过指定考虑检测过程中尺度依赖关系的先验和地标似然模型。通过这种构造，可以计入地标在检测中的空间尺度影响，并同时基于观测尺度执行地标的伪识别。AEI更新应用于月球下降场景，其中模拟飞行器收集月球表面的光学观测并与机载环形山目录进行比较，并与AFP的高斯混合实现和标准扩展卡尔曼滤波实现进行比较。结果表明，AEI更新能够比其他方法提供更一致的位置和速度估计，同时后验混合所需的分量也更少。AEI更新也被证明对杂波和虚警检测过程的存在更具鲁棒性。
Keyword:
Extended object tracking
Gaussian inverse Wishart (GIW)
Gaussian mixture (GM)
Kalman filter
multiple object tracking
random finite sets (RFSs)
random matrix
期刊
IF:
5.7
论文数:
827
被引数:
2.4W
机构
引用论文
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Tracking of extended object or target group using random matrix: new model and approach使用随机矩阵跟踪扩展对象或目标组: 新模型和方法
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