Abstract-This paper överväga användningen av icke-parametric system modeller för sekventiell tillståndsuppskattning. Framför allt lär sig rörelse- och observationsmodeller av övningsexempel med Gaussian Process (GP) regression. Statsskattaren är ett Ocented Kalman Filter (UKF). Den resulterande GP-UKF algoritmen har ett antal fördelar jämfört med standard (parametriska) UKFs. Dessa inkluderar förmågan att uppskatta tillståndet för godtyckliga ickelinjära system, förbättrad spårning kvalitet jämfört med en parametrisk UKF, och graciös nedbrytning med ökad modellosäkerhet. Dessa fördelar härrör från det faktum att GPs anser både buller i systemet och osäkerheten i modellen. Om en ungefärlig parametrisk modell finns tillgänglig, kan den införlivas i GP, vilket resulterar i ytterligare prestandaförbättringar. I experiment visar vi hur GP-UKF-algoritmen kan tillämpas på problemet med att spåra en autonom mikroblimp.
Ko et al. Ordförande REF diskutera ocented Kalman filter (UKF) med GP observation och process modeller.
GP-UKF: Unscented kalman filters with Gaussian process prediction and observation models
{'venue': '2007 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems', 'journal': '2007 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}