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J-GLOBAL ID：202202230523719291   整理番号：22A0388906

事前知識のない空間非協調的未知ターゲットのための相対姿勢の加重全最小二乗-Bayesフィルタベース推定【JST・京大機械翻訳】

Weighted total least squares-Bayes filter-based estimation of relative pose for a space non-cooperative unknown target without a priori knowledge

著者 (5件)： Zhu Chengguang (MoE Key Lab of Artificial Intelligence, AI Institute, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai 200240, People’s Republic of China) ,  Gao Zhongpai (MoE Key Lab of Artificial Intelligence, AI Institute, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai 200240, People’s Republic of China) ,  Zhao Jiankang (Department of Instrument Science and Engineering, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai 200240, People’s Republic of China) ,  Long Haihui (Department of Instrument Science and Engineering, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai 200240, People’s Republic of China) ,  Liu Chuanqi (Department of Instrument Science and Engineering, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai 200240, People’s Republic of China)
資料名： Measurement Science and Technology  (Measurement Science and Technology)
巻： 33  号： 2  ページ： 025004 (12pp)  発行年： 2022年 
JST資料番号： C0354C  ISSN： 0957-0233  CODEN： MSTCEP  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 空間非協調ターゲットの相対的姿勢の推定は,目標バックグラウンドと照明の複雑性と先験的知識の欠如のため,魅力的だが挑戦的なタスクである。残念なことに,これらの負の因子は,フィルタアルゴリズムの推定とロバスト性の精度に深刻な影響を与える。本論文では,ステレオビジョンシステムに基づくロバスト性を改善するために相対姿勢を推定するための新しいフィルタアルゴリズムを提案した。最初に,粗い相対姿勢を得るために,加重全最小二乗(WTLS)アルゴリズムを採用して,いくつかの特徴点に基づく相対姿勢を推定した。得られた相対姿勢を観測量として次のフィルタスキームに供給した。第二に,古典的Bayesフィルタを利用して,慣性比以外の相対状態を推定した。さらに,1段階予測結果をWTLS初期化のフィードバックとして用いた。提案アルゴリズムは,いくつかの固定点の連続的追跡への依存性を,首尾よく除去した。最後に,比較実験は,提案したアルゴリズムがロバスト性と収束時間に関してより良い性能を示すことを証明した。Please refer to the publisher for the copyright holders. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  *最小二乗法 ,  フィルタ ,  立体視 ,  比較試験 ,  ロバスト性
準シソーラス用語： *事前知識 ,  複雑性 ,  特徴点 ,  *Bayesフィルタ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 長さ,面積,断面,体積,容積,角度の計測法・機器  (AD05020O)

タイトルに関連する用語 (8件)： 事前知識 ,  協調 ,  ターゲット ,  姿勢 ,  加重 ,  最小二乗 ,  Bayesフィルタ ,  推定