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Comparison of different pseudo-linear estimators for vision-based target motion estimation

Control Theory and Technology 2023年第3期21卷 448-457页

作者： Zian Ning Yin Zhang Shiyu Zhao Department of Computer Science and Technology Zhejiang UniversityHangzhou 310058ZhejiangChina School of Engineering Westlake UniversityHangzhou 310024ZhejiangChina

Vision-based target motion estimation based Kalman filtering or least-squares estimators is an important problem in many tasks such as vision-based swarming or vision-based target pursuit.In this paper,we focus on a problem that is very specific yet we believe important.That is,from the vision measurements,we can formulate various measurements.Which and how the measurements should be used?These problems are very fundamental,but we notice that practitioners usually do not pay special attention to them and often make mistakes.Motivated by this,we formulate three pseudo-linear measurements based on the bearing and angle measurements,which are standard vision measurements that can be obtained.Different estimators based on Kalman filtering and least-squares estimation are established and compared based on numerical experiments.It is revealed that correctly analyzing the covariance noises is critical for the Kalman filtering-based estimators.When the variance of the original measurement noise is unknown,the pseudo-linear least-squares estimator that has the smallest magnitude of the transformed noise can be a good choice.

关键词： Pseudo-linear measurements Kalman filter least-squares estimator Vision-based target motion analysis Fisher information

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