Основні поняття
Deriving analytical backpropagation equations for EKF covariance gradients enables perception-aware optimal motion planning.
Анотація
新しいバックプロパゲーション解析式を使用して、EKFの共分散勾配を導出することで知覚に配慮した最適な動作計画を実現します。シミュレーションと実世界の実験により、精度向上が示されました。解析的な式は数値計算の高速化に貢献し、実時間軌道生成にも適しています。
Статистика
P−1n|n = P−1n|n−1 +HTnR−1nHn.
∂L/∂Pn|n−1 = (I −KnHn)T ∂L/∂Pn|n (I −KnHn).
∂L/∂Fn = 2∂L/∂Pn|n−1 FnPn−1|n−1.
∂L/∂Gn = 2∂L/∂Pn|n−1 GnQn.
∂L/∂HTn = -2Pnn ∂L/∂Pnn PnnHT n R−1 n.
∂L/∂Rn = R−1 n HnPnn ∂L/∂Pnn PnnHT n R−1 n.
Цитати
"Deriving novel analytical backpropagation equations for the gradient of the covariance of an EKF with respect to all inputs of the filter."
"Applying the technique to derive a computationally efficient perception-aware method."
"The interest of our work, that provides analytical formulas, is twofold in this regard."