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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.10
- 수록면
- 1,112 - 1,118 (7page)
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This paper proposes an Unscented Particle Filter(UPF) based pedestrian tracking technique in process and measurement systems with non-Gaussian uncertainty distribution. Accurate recognition and state estimation of pedestrian objects are required for successful Autonomous Driving (AD). Thus, we performed modeling to estimate the nonlinear
relative movement of a pedestrian and designed UPF. In order to confirm the performance and effectiveness of UPF applied in this study, multiple simulation experiments were conducted under various uncertainty scenario combinations. In particular, the performance of nonlinear state estimation was compared under the non-Gaussian distribution characteristic conditions that both the object tracking model and recognition by extroverted sensors for AD can have. As a result, the proposed UPF-based tracking method for all results has the slightest error compared to other baseline nonlinear filter methods.
relative movement of a pedestrian and designed UPF. In order to confirm the performance and effectiveness of UPF applied in this study, multiple simulation experiments were conducted under various uncertainty scenario combinations. In particular, the performance of nonlinear state estimation was compared under the non-Gaussian distribution characteristic conditions that both the object tracking model and recognition by extroverted sensors for AD can have. As a result, the proposed UPF-based tracking method for all results has the slightest error compared to other baseline nonlinear filter methods.
목차
Abstract
1. INTRODUCTION
2. NONLINEAR TRACKING MODELING WITH NON-GAUSSIAN DISTRIBUTION
3. UNSCENTED PARTICLE FILTERING
4. EXPERIMENTS
5. CONCLUSIONS AND DISCUSSIONS
REFERENCES
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