|
|
Comparison of filters in target tracking
Benko, Matej ; Bednář, Josef (oponent) ; Žák, Libor (vedoucí práce)
The topic of this bachelor thesis is Optimal Bayesian estimate usage in target tracking with bistatic measurement. The thesis is focused on particle filtering. It is shown particle filters are effective algorithms providing Optimal Bayesian estimate solution. There are tested and evaluated many types of fundamental algorithms, like SIR, Auxiliary or Regularized particle filters. It is compared to the accuracy of optimal estimates on various situations, depend on a different trajectory or acceleration of the target.
|
|
|
Kernel Methods in Particle Filtering
Coufal, David ; Beneš, Viktor (vedoucí práce)
Jádrové metody v částicovém filtru David Coufal Disertační práce - abstrakt Předmětem práce je analýza použití jádrových odhadů hustot v částicovém filtru. Jmenovitě se zabývá vyšetřováním konvergence jádrových odhadů fil- tračních hustot konstruovaných na základě výstupu částicového filtru. Práce teoreticky dokazuje, že použití standardních jádrových odhadů je v kontextu částicového filtru efektivní, přestože výstup částicového filtru negeneruje náhodný výběr z filtračního rozdělení. Hlavními teoretickými výsledky práce je 1) stanovení horních mezí na MISE chybu odhadů filtračních hustot a jejich parciálních derivací; 2) stanovení příslušných dolních mezí a 3) for- mulace podmínky zajišťující zachování Sobolevského charakteru filtračních hustot v průběhu času. Práce rovněž obsahuje prakticky zaměřenou část zabývající se návrhy jader vhodných pro praktické použití. 1
|
|
|
Comparison of filters in target tracking
Benko, Matej ; Bednář, Josef (oponent) ; Žák, Libor (vedoucí práce)
The topic of this bachelor thesis is Optimal Bayesian estimate usage in target tracking with bistatic measurement. The thesis is focused on particle filtering. It is shown particle filters are effective algorithms providing Optimal Bayesian estimate solution. There are tested and evaluated many types of fundamental algorithms, like SIR, Auxiliary or Regularized particle filters. It is compared to the accuracy of optimal estimates on various situations, depend on a different trajectory or acceleration of the target.
|
|
|
Kernel Methods in Particle Filtering
Coufal, David ; Beneš, Viktor (vedoucí práce)
Jádrové metody v částicovém filtru David Coufal Disertační práce - abstrakt Předmětem práce je analýza použití jádrových odhadů hustot v částicovém filtru. Jmenovitě se zabývá vyšetřováním konvergence jádrových odhadů fil- tračních hustot konstruovaných na základě výstupu částicového filtru. Práce teoreticky dokazuje, že použití standardních jádrových odhadů je v kontextu částicového filtru efektivní, přestože výstup částicového filtru negeneruje náhodný výběr z filtračního rozdělení. Hlavními teoretickými výsledky práce je 1) stanovení horních mezí na MISE chybu odhadů filtračních hustot a jejich parciálních derivací; 2) stanovení příslušných dolních mezí a 3) for- mulace podmínky zajišťující zachování Sobolevského charakteru filtračních hustot v průběhu času. Práce rovněž obsahuje prakticky zaměřenou část zabývající se návrhy jader vhodných pro praktické použití. 1
|
|
|
Kernel Methods in Particle Filtering
Coufal, David ; Beneš, Viktor (vedoucí práce) ; Klebanov, Lev (oponent) ; Studený, Milan (oponent)
Jádrové metody v částicovém filtru David Coufal Disertační práce - abstrakt Předmětem práce je analýza použití jádrových odhadů hustot v částicovém filtru. Jmenovitě se zabývá vyšetřováním konvergence jádrových odhadů fil- tračních hustot konstruovaných na základě výstupu částicového filtru. Práce teoreticky dokazuje, že použití standardních jádrových odhadů je v kontextu částicového filtru efektivní, přestože výstup částicového filtru negeneruje náhodný výběr z filtračního rozdělení. Hlavními teoretickými výsledky práce je 1) stanovení horních mezí na MISE chybu odhadů filtračních hustot a jejich parciálních derivací; 2) stanovení příslušných dolních mezí a 3) for- mulace podmínky zajišťující zachování Sobolevského charakteru filtračních hustot v průběhu času. Práce rovněž obsahuje prakticky zaměřenou část zabývající se návrhy jader vhodných pro praktické použití. 1
|
|
|
Pravděpodobnostní modely pro lokalizaci bezpilotního letounu testované na reálných datech
Figura, Juraj ; Vomlelová, Marta (vedoucí práce) ; Obdržálek, David (oponent)
Práca sa zaoberá problémom odhadovania stavu dynamického systému v oblasti robotiky, konkrétne bezpilotných lietajúcich robotov. Na základe dát získaných z robota navrhneme niekoľko pravdepodobnostných modelov pre odhad jeho stavu (hlavne rýchlosti a rotačných uhlov), takisto pre konfigurácie, kde jeden zo senzorov nie je dostupný. Používame Kalmanov filter a Časticový filter a zameriavame sa na učenie parametrov modelu EM algoritmom. EM algoritmus je potom upravený vzhľadom k negaussovskému rozloženiu chyby niektorých senzorov a pridaním penalizačných členov za zložitosť modelu pre lepšie fungovanie na neznámych dátach. Tieto metódy implementujeme v prostredí MATLAB a vyhodnotíme na oddelených dátach. V práci tiež analyzujeme dáta z pozemného robota a použijeme našu implementáciu Časticového filtra pre odhad jeho polohy. Powered by TCPDF (www.tcpdf.org)
|
|
| |
host ::
RSS.