Izvorni znanstveni članak
https://doi.org/10.7305/automatika.2014.09.847
Komparativna studija Bayesovih metoda fuzije u svrhu praćenja gibajućih objekata
Ivan Marković
orcid.org/0000-0003-4138-1113
; Faculty of Electrical Engineering and Computing, University of Zagreb, Unska 3, HR-10000, Zagreb, Croatia
Ivan Petrović
orcid.org/0000-0001-9961-5627
; Faculty of Electrical Engineering and Computing, University of Zagreb, Unska 3, HR-10000, Zagreb, Croatia
Sažetak
U ovom članku razmatra se problem Bayesove fuzije senzora u svrhu praćenja gibajućih objekata. Prednosti korištenja mjerenja više senzora kako bi se estimiralo stanje sustava su višestruke te se kreću od povećanja preciznosti do pouzdanijih i robusnijih estimacija. Fuzija mjerenja senzora može se izvršiti na razini neobrađenih mjerenja, razini estimacije stanja te na još višoj razini--razini
donošenja odluka.U ovom se članku fokusira na Bayesovu fuziju senzora na razini funkcija vjerodostojnosti i na razini vektora stanja sustava. Analiziramo dvije grupe metoda fuzije podataka: centraliziranu fuziju nezavisnih funkcija vjerodostojnosti, u kojoj senzori šalju samo svoja mjerenja centru fuzije, i hijerarhijsku fuziju, gdje svaki senzor lokalno estimira stanje sustava koje se potom šalje centru fuzije zajedno sa pripadajućom nesigurnosti. Uspoređujemo prednosti korištenja oba pristupa te predstavljamo eksplicitna rješenja u obliku proširenog informacijskog
filtra, nederivacijskog informacijskog filtra te čestičnog filtra. Nadalje, također se predlaže rješenje za fuziju proizvoljnih filtara te se testira na primjeru hijerarhijske fuzije dvaju različitih tipova filtara. Glavni doprinos ovoga članka je u sustavnoj komparativnoj studiji Bayesovih metoda fuzije te u metodi za hijerarhijsku fuziju proizvoljnih filtara. Metode fuzije provjerene su na, iz višestrukih Monte Carlo simulacija dobivenom, sintetičkom skupu podataka praćenja gibajućeg objekta s više senzora različitih preciznosti analizirajući kvadratičnu Rényijevu entropiju i srednju kvadratičnu pogrešku.
Ključne riječi
Bayesova fuzija senzora; informacijski filtar; čestični filtar; Rényijeva entropija
Hrčak ID:
133187
URI
Datum izdavanja:
12.1.2015.
Posjeta: 1.747 *