Ковариация пересечения - Covariance intersection
Эта статья может быть слишком техническим для большинства читателей, чтобы понять. Пожалуйста помогите улучшить это к сделать понятным для неспециалистов, не снимая технических деталей. (Июль 2018 г.) (Узнайте, как и когда удалить этот шаблон сообщения) |
Ковариация пересечения является алгоритм для объединения двух или более оценок переменные состояния в Фильтр Калмана когда связь между ними неизвестна.[1][2][3][4]
Технические характеристики
Элементы информации а и б известны и должны быть объединены в информационный элемент c. Мы знаем а и б имеют иметь в виду / ковариация , и , , но крест корреляция не известно. Обновление пересечения ковариаций дает среднее значение и ковариацию для c в качестве
куда ω вычисляется для минимизации выбранной нормы, например, logdet или след. Пока необходимо решить проблема оптимизации для высшего размеры, закрытая форма решения существуют для более низких размеров.[5] CI может использоваться вместо обычных уравнений обновления Калмана, чтобы гарантировать, что результирующая оценка является консервативной, независимо от корреляции между двумя оценками, с ковариацией, строго не возрастающей в соответствии с выбранной мерой. Использование фиксированной меры необходимо для строгости, чтобы гарантировать, что последовательность обновлений не приведет к отфильтрованным ковариация увеличить.[1][6]
Преимущества
Согласно недавнему обзору [7] и,[8] Ковариационное пересечение имеет следующие преимущества:
- Идентификация и вычисление перекрестных ковариаций полностью исключены.
- Это дает непротиворечивую объединенную оценку, и, таким образом, получается недивергентный фильтр.
- По точности слитная оценка превосходит каждую локальную.
- Он дает общую верхнюю границу фактической оценки ошибка дисперсии, которая имеет устойчивость по отношению к неизвестным корреляциям.
Эти преимущества были продемонстрированы в случае одновременная локализация и отображение (SLAM) с участием более миллиона объектов карты / маяков.[9]
Разработка
Предковариационное пересечение
Считается, что неизвестные корреляции существуют в разнообразном диапазоне мультисенсорная слияние проблемы. Пренебрежение эффектами неизвестных корреляций может привести к серьезному снижению производительности и даже расхождению. Таким образом, он привлекал и удерживал внимание исследователей на протяжении десятилетий. Однако из-за его сложной, неизвестной природы нелегко придумать удовлетворительную схему для решения проблем слияния с неизвестными корреляциями. Если игнорировать корреляции, то есть так называемое «наивное слияние»,[10] это может привести к расхождению фильтров. Чтобы компенсировать такое расхождение, часто используется неоптимальный подход к искусственному увеличению шума системы. Однако это эвристический требует значительного опыта и ставит под угрозу целостность структуры фильтра Калмана.[11]
Рекомендации
- ^ а б Ульманн, Джеффри (1995). Построение и локализация динамической карты: новые теоретические основы (Кандидатская диссертация). Оксфордский университет. S2CID 47808603.
- ^ Маркес, Соня (12 ноября 2007 г.). Алгоритм ковариации пересечения для построения навигации КА по радиочастотным измерениям (PDF). 4 Мастерская ISLAB.
- ^ Жюльер, Саймон Дж .; Ульманн, Джеффри К. (2007). «Использование ковариационного пересечения для SLAM». Робототехника и автономные системы. 55 (7): 3–20. CiteSeerX 10.1.1.106.8515. Дои:10.1016 / j.robot.2006.06.011.
- ^ Чен, Линцзи; Арамбель, Пабло О .; Мехра, Раман К. (2002). Слияние при неизвестной корреляции - пересечение ковариаций как частный случай (PDF). Международная конференция по слиянию информации 2002 г.
- ^ Рейнхардт, Марк; Ноак, Бенджамин; Ханебек, Уве Д. (2012). Оптимизация в закрытой форме пересечения ковариаций для матриц малой размерности (PDF). Международная конференция по слиянию информации 2012.
- ^ Ульманн, Джеффри (2003). «Методы ковариантной согласованности для отказоустойчивого слияния распределенных данных» (PDF). 4. Elsevier: 201–215. Цитировать журнал требует
| журнал =
(помощь) - ^ Ванян Ли, Цзидун Ван, Гуолян Вэй, Лифенг Ма, Цзюнь Ху и Деруи Дин. «Обзор по объединению нескольких датчиков и фильтрации консенсуса для сенсорных сетей». Дискретная динамика в природе и обществе, т. 2015 г., идентификатор статьи 683701, 12 стр., 2015 г. [1]
- ^ Дэн, Зили; Чжан, Пэн; Ци, Вэньцзюань; Лю, Цзиньфан; Гао, Юань (2012-04-15). «Фильтр Калмана слияния последовательных ковариаций пересечения». Информационные науки. 189: 293–309. Дои:10.1016 / j.ins.2011.11.038.
- ^ Julier, S .; Ульманн, Дж. (2001). Создание карты с миллионами маяков. Труды конференции ISAM по интеллектуальным системам для производства. Дои:10.1117/12.444158.
- ^ Chang, K.C .; Чонг, Чи-Йи; Мори, С. (01.10.2010). «Аналитическая и вычислительная оценка масштабируемых распределенных алгоритмов слияния». IEEE Transactions по аэрокосмическим и электронным системам. 46 (4): 2022–2034. Дои:10.1109 / TAES.2010.5595611. ISSN 0018-9251.
- ^ Нисен, В. (01.07.2002). «Слияние информации на основе быстрой ковариационной фильтрации пересечений». Труды Пятой Международной конференции по слиянию информации, 2002 г.. 2: 901–904 т.2. Дои:10.1109 / ICIF.2002.1020907. ISBN 978-0-9721844-1-0.