パーティクルフィルタと適応ベクトル量子化器による動的状態量推定
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Dynamic state estimation using particle filter and
adaptive vector quantizer
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概要と構成
動的な確率密度関数を多数の粒子を用いて離散近似するパーティクルフィルタと,
高次元ベクトルの情報圧縮を行うベクトル量子化器を組み合わせることで,動的
な確率密度関数の密度と形状の推定を行う手法を開発しました.
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slime handling |
particles |
Delaunai diagram |
Voronoi diagram |
1. 文献
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西田 健, 生駒 哲一, 黒木 秀一, 坂本 哲三,
``パーティクルフィルタと適応ベクトル量子化による柔軟変形物体の追跡と特徴量抽出,'' 電気学会論文誌 C, Vol. 131, No. 12, pp. 2196-2203, 2011.
- 西田 健, 生駒 哲一, 黒木 秀一, 坂本 哲三,
``パーティクルフィルタと適応ベクトル量子化による事後確率分布からの高次情報の特性値抽出,'' 信学論, Vol. J94-D, No. 2, pp. 450-459, Feb. 2011.
- T. Nishida, W. Kogushi, N. Takagi, and S. Kurogi,
``Dynamic State Estimation Using Particle Filter and Adaptive Vector Quantizer,''
Proc. of CIRA 2009, pp. 429-434, 2009.
- 西田 健, 黒木 秀一, 佐伯 知則, "再初期化法を用いた適応
ベクトル量子化,"信学論 (D-II), Vol. J84-D-II, No. 7, pp. 1503-1511, Jul. 2001.
以降では,本手法の概要の説明とソースコードを公開する.
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