A Cooperative Bearing-Rate Approach for Observability-Enhanced Target Motion Estimation

要約

ビジョンベースのターゲットモーション推定は、多くのロボットタスクの根本的な問題です。
既存の方法には、観測性が低いという制限があり、したがって、高度に操縦可能なターゲットを追跡する際の課題に直面しています。
ターゲットが3Dスペースで操縦する可能性がある空中ターゲット追跡タスクに動機付けられているこのペーパーでは、文献で十分に調査されていない\ emphing {ベアリングレート}情報を組み込むことにより、観察性をさらに高める方法を研究します。
この論文の主な貢献は、分布した再帰最小二乗のフレームワークの下で設計されたSTT-R（ベアリング率の空間的三角測量）と呼ばれる新しい協同推定器を提案することです。
この理論的結果は、数値シミュレーションと現実世界の実験によってさらに検証されます。
提案されたSTT-Rアルゴリズムは、より正確な推定を効果的に生成し、より操作可能なターゲットの追跡を可能にする速度の推定での遅延を効果的に削減できることが示されています。

要約(オリジナル)

Vision-based target motion estimation is a fundamental problem in many robotic tasks. The existing methods have the limitation of low observability and, hence, face challenges in tracking highly maneuverable targets. Motivated by the aerial target pursuit task where a target may maneuver in 3D space, this paper studies how to further enhance observability by incorporating the \emph{bearing rate} information that has not been well explored in the literature. The main contribution of this paper is to propose a new cooperative estimator called STT-R (Spatial-Temporal Triangulation with bearing Rate), which is designed under the framework of distributed recursive least squares. This theoretical result is further verified by numerical simulation and real-world experiments. It is shown that the proposed STT-R algorithm can effectively generate more accurate estimations and effectively reduce the lag in velocity estimation, enabling tracking of more maneuverable targets.

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