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J-GLOBAL ID：201802284411197464   整理番号：18A1678655

Neesにおける弱い:Bayes最適化を用いた自己同調Kalmanフィルタ【JST・京大機械翻訳】

Weak in the NEES?: Auto-Tuning Kalman Filters with Bayesian Optimization

著者 (4件)： Chen Zhaozhong (Department of Computer Science, University of Colorado Boulder, 430 UCB, Boulder, CO, 80309) ,  Heckman Christoffer (Department of Computer Science, University of Colorado Boulder, 430 UCB, Boulder, CO, 80309) ,  Julier Simon (Department of Computer Science, University College London, 66-72 Gower Street, London, WCIE6BT, UK) ,  Ahmed Nisar (Smead Aerospace Engineering Sciences, University of Colorado Boulder, 429 UCB, Boulder, CO, 80309)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： FUSION  ページ： 1072-1079  発行年： 2018年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： Kalmanフィルタは,ナビゲーション,トラッキング,および同時位置決めおよびマッピング問題を含む多くのデータ融合アプリケーションに対して日常的に使用されている。しかし,様々なKalmanフィルタモデルパラメータ,例えば,プロセス雑音共分散,非白色雑音のための前白色化フィルタモデルなどを調整するためには,かなりの時間と努力が必要であり,調整のための従来の最適化技術は,劣った局所最小値を得ることができ,実際のセンサデータで実装することができる。これらの問題を扱うために,Kalmanフィルタを自動的に調整するための新しい「ブラックボックス」Bayes最適化戦略を開発した。この手法では,性能を2つの確率的目的関数の一つにより特性化した。すなわち,基底真理状態モデルが利用できる場合には正規化推定誤差二乗(NEES),あるいはNEESIINISコストに対するパラメータ空間を知的にサンプリングすることにより,Bayes最適化は複数の局所最小値を効率的に同定し,その結果に不確実性定量化を与える。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： ブラックボックス ,  正規化 ,  共分散 ,  最適化手法 ,  *フィルタ ,  *最適化 ,  位置決め ,  *Kalmanフィルタ ,  白色雑音 ,  応用プログラム ,  基底 ,  雑音 ,  キャラクタリゼーション ,  目的関数
準シソーラス用語： 推定誤差 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： Bayes最適化 ,  自己同調 ,  Kalmanフィルタ