多エージェントシステムにおける分散姿勢推定のための共分散交差に基づく不変カルマンフィルタリング(DInCIKF)

本論文は、共分散交差に基づく不変カルマンフィルタリングを用いた新しい分散姿勢推定手法を提案する。提案手法は、Lie代数を用いて不確実性をモデル化し、Lie群内の物体レベルの観測を活用する。また、相関のある推定値を処理するために共分散交差を統合し、独立したデータソースを統合するために不変カルマンフィルタを使用する。この戦略により、エージェント間の協調的な局所化の複雑な相関関係に効果的に対処し、推定値が過度に保守的にも過度に自信過剰にもならないようにする。