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J-GLOBAL ID：202202240299603802   整理番号：22A1101457

マルチ車両追跡のための状況評価増強対話型Kalmanフィルタ【JST・京大機械翻訳】

Situation Assessment-Augmented Interactive Kalman Filter for Multi-Vehicle Tracking

著者 (3件)： Khalkhali Maryam Baradaran (Department of Computer Engineering, Ferdowsi University of Mashhad, Mashhad, Iran) ,  Vahedian Abedin (Department of Computer Engineering, Ferdowsi University of Mashhad, Mashhad, Iran) ,  Yazdi Hadi Sadoghi (Department of Computer Engineering, Ferdowsi University of Mashhad, Mashhad, Iran)
資料名： IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems  (IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems)
巻： 23  号： 4  ページ： 3766-3776  発行年： 2022年 
JST資料番号： W1272A  ISSN： 1524-9050  CODEN： ITISFG  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： マルチオブジェクト追跡は,車両追跡の文脈においてよく知られた問題である。Kalmanフィルタは,実世界における問題を解決する一般的ツールである。運転環境においては,他の運転者の挙動や障害物や可能な経路を含む環境などの運転者の挙動に影響する他のパラメータが存在する。DKFから一般化された対話型Kalmanフィルタ(IKF)を,車両間の相互作用をモデル化するために以前に導入した。KF,DKF,およびIKFを強化するために,状況評価と呼ばれる同じ環境におけるトラフィックの歴史から抽出した情報を使用した。本論文では,SAIKF,Kalmanフィルタの変種,および状況評価情報を用いた対話型Kalmanフィルタを提案し,追跡の性能を強化した。運動履歴グラフと呼ばれるグラフを,車両運動の履歴に基づいて構築して,次に,推定を強化するために使用する。実世界ビデオシーケンスの結果は,効果的な性能改善を示した。Copyright 2022 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： 相互作用 ,  運転者 ,  *追跡 ,  経路 ,  *Kalmanフィルタ ,  障害物 ,  パラメータ
準シソーラス用語： ビデオシーケンス ,  *対話型 ,  物体追跡 ,  車両運動 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： フィルタ一般  (NC04021I) ,  都市交通  (TA01020W) ,  運転者  (TB01040V)

タイトルに関連する用語 (6件)： マルチ ,  追跡 ,  状況評価 ,  増強 ,  対話型 ,  Kalmanフィルタ