Optimization-Based Maneuvering Target Tracking Using Multiple Model Horizon Scenario Tree With Model Interaction
Notice bibliographique
Résumé
Robotic navigation system designers prefer optimization-based state estimators for applications that prioritize accurate state estimation over computational efficiency. Unlike single-estimator design, utilizing multiplemodel (MM) assumptions of the platform's dynamics has been shown to achieve robust performance in a dynamic environment. In MM optimization-based state estimators, performing state interaction within a computationally efficient framework is crucial for achieving real-time performance. This paper proposes a multiple-model horizon scenario tree (MM-HST) approach with model interaction for optimization-based state estimators. The problem is addressed by optimizing a sliding window (SW) of pre-integrated measurement history to determine the optimal state estimate considering two or more possible models. The different combinations in which the model can switch within a sliding window are maintained in a tree of solutions, where each solution within the window is denoted as a scenario. The MM scenario that results in minimum measurement residuals advances the SW optimizer by sliding forward the estimation window and marginalizing the out-of-window states. To evaluate the proposed method, a benchmark multi-model estimation target tracking problem involving constant velocity, constant acceleration, and constant turn rate models is utilized. Numerical simulations validate the performance of the proposed method in terms of accuracy, consistency, and sensitivity to trajectory dynamics while considering variations in its main design parameters. Compared to the state-of-the-art interacting multiple model (IMM) filtering approach, the MM-HST demonstrates improved estimation performance for changing dynamic scenarios. Experimental validation is conducted using a multiple-mode target tracking scheme performed in a motion capture room. The results indicate that the MM-HST with model interaction outperforms the stand-alone estimators used in the MM bank by interacting between the model scenarios in the horizon tree framework based on optimizing the minimum measurement residual.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».