Abstract-In statsuppskattning vill vi ofta ha den maximala sannolikhetsberäkningen av det nuvarande tillståndet. För den vanliga gemensamma multivariat Gaussian fördelningen över tillståndsutrymmet, kan detta effektivt hittas med hjälp av ett Kalman filter. I komplexa miljöer är dock tillståndsutrymmet ofta starkt begränsat. När det gäller föremål i kylskåp kan de till exempel inte inte penetrera varandra eller kylväggarna. Den multivariata Gaussian är okonstruerad över det statliga utrymmet och kan inte införliva dessa begränsningar. I synnerhet kan den statsuppskattning som returneras av den oinskränkta distributionen i sig vara ogenomförbar. Istället löser vi ett relaterat begränsat optimeringsproblem för att hitta en bra genomförbar tillståndsberäkning. Vi illustrerar detta för att uppskatta kollisionsfria konfigurationer för objekt som vilar stabilt på en 2-D-yta, och demonstrera dess nytta i en riktig robot perception domän.
I ett närbesläktat arbete, Wong et. al REF föreslår kollisionsfri statsuppskattning där de försöker lösa ett begränsat optimeringsproblem för att hitta en möjlig kollisionsfri konfiguration.
Collision-free state estimation
{'venue': '2012 IEEE International Conference on Robotics and Automation', 'journal': '2012 IEEE International Conference on Robotics and Automation', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}