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自主舰队的分布式多目标跟踪(CS RO)

我们提出了一种基于乘法器交替方向方法的可扩展分布式目标跟踪算法,该算法非常适合通过车对车网络进行通信的自动驾驶车队。 每个感测车辆与其邻居通信以执行类似卡尔曼滤波器的更新的迭代,从而每个代理的估计近似于集中的最大后验估计,而无需测量的通信。 我们表明,在给定固定通信带宽的情况下,我们的方法在恢复集中式估计方面优于共识卡尔曼滤波器。 我们还在高保真城市驾驶模拟器(CARLA)中演示了该算法,其中,时变通信网络上连接的50辆自动驾驶汽车使用车载摄像头跟踪了50辆目标车辆的位置和速度。

原文题目:Distributed Multi-Target Tracking for Autonomous Vehicle Fleets

原文:We present a scalable distributed target tracking algorithm based on the alternating direction method of multipliers that is well-suited for a fleet of autonomous cars communicating over a vehicle-to-vehicle network. Each sensing vehicle communicates with its neighbors to execute iterations of a Kalman filter-like update such that each agent's estimate approximates the centralized maximum a posteriori estimate without requiring the communication of measurements. We show that our method outperforms the Consensus Kalman Filter in recovering the centralized estimate given a fixed communication bandwidth. We also demonstrate the algorithm in a high fidelity urban driving simulator (CARLA), in which 50 autonomous cars connected on a time-varying communication network track the positions and velocities of 50 target vehicles using on-board cameras.

原文作者:Ola Shorinwa,Javier Yu,Trevor Halsted,Alex Koufos,Mac Schwager

原文地址:https://arxiv.org/abs/2004.05965

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