卡尔曼滤波器广泛用于对象跟踪，其中过程和测量噪声通常被认为是准确的已知和恒定的。然而，确切的已知和常量假设并不总是在实践中保持。例如，当LIDAR用于跟踪非合作目标时，在不同距离和天气条件下测量噪声不同。另外，过程噪声随对象的运动状态而变化，尤其是当跟踪对象是行人时，并且过程噪声更频繁地改变。本文提出了一种新的估计校正校正闭环估计方法，用于在线估算卡尔曼滤波器过程和测量噪声协方差矩阵。首先，我们将噪声协方差矩阵分解为元素分布矩阵和噪声强度，并改善Sage滤波器以估计元素分布矩阵。其次，我们提出了一种校准方法来准确地诊断噪声强度偏差。然后，我们提出了一种正确的方法来在线自适应地校正噪声强度。第三，在假设系统是可检测的情况下，在数学上证明了所提出的方法的无偏偏差和收敛。仿真结果证明了所提出的方法的有效性和可靠性。最后，我们将建议的方法应用于多对LIDAR的跟踪并在官方Kitti服务器上进行评估。在基提步行者多元object跟踪排行榜上提出的方法（http://www.cvlibs.net/datasets /kitti/eval_tracking.php）超越了使用激光雷达的所有现有方法，证明了在实际应用中的方法的可行性。这项工作提供了一种提高卡尔曼滤波器和多功能跟踪性能的新方法。

3D多对象跟踪（MOT）确保在连续动态检测过程中保持一致性，有利于自动驾驶中随后的运动计划和导航任务。但是，基于摄像头的方法在闭塞情况下受到影响，准确跟踪基于激光雷达的方法的对象的不规则运动可能是具有挑战性的。某些融合方法效果很好，但不认为在遮挡下出现外观特征的不可信问题。同时，错误检测问题也显着影响跟踪。因此，我们根据组合的外观运动优化（Camo-Mot）提出了一种新颖的相机融合3D MOT框架，该框架使用相机和激光镜数据，并大大减少了由遮挡和错误检测引起的跟踪故障。对于遮挡问题，我们是第一个提出遮挡头来有效地选择最佳对象外观的人，从而减少了闭塞的影响。为了减少错误检测在跟踪中的影响，我们根据置信得分设计一个运动成本矩阵，从而提高了3D空间中的定位和对象预测准确性。由于现有的多目标跟踪方法仅考虑一个类别，因此我们还建议建立多类损失，以在多类别场景中实现多目标跟踪。在Kitti和Nuscenes跟踪基准测试上进行了一系列验证实验。我们提出的方法在KITTI测试数据集上的所有多模式MOT方法中实现了最先进的性能和最低的身份开关（IDS）值（CAR为23，行人为137）。并且我们提出的方法在Nuscenes测试数据集上以75.3％的AMOTA进行了所有算法中的最新性能。

多对象跟踪（MOT）是现代高级驾驶员辅助系统（ADA）和自动驾驶（AD）系统的关键应用之一。 MOT的大多数解决方案都是基于随机矢量贝叶斯过滤器，例如Global最近的邻居（GNN）以及基于规则的启发轨道维护。随着随机有限集（RFS）理论的发展，最近已将RFS贝叶斯过滤器应用于ADA和AD Systems的MOT任务中。但是，由于计算成本和实施复杂性，它们在实际流量中的有用性是对疑问的。在本文中，据透露，具有基于规则的启发式轨道维护的GNN不足以在ADA和AD系统中基于激光雷达的MOT任务。通过系统地比较几个不同的基于对象过滤器的跟踪框架，包括传统的随机矢量贝叶斯滤波器，以及基于规则的启发式跟踪维护和RFS贝叶斯过滤器，可以说明这种判断。此外，提出了一个简单有效的跟踪器，即使用全局最近邻居（GNN-PMB）跟踪器的Poisson Multi-Bernoulli滤波器，建议用于基于激光雷达的MOT任务。拟议的GNN-PMB跟踪器在Nuscenes测试数据集中取得了竞争性的结果，并显示出优于其他最先进的LIDAR的跟踪性能，而Haver Holly Holling Trackers，Lidar和基于摄像机的基于摄像头的跟踪器。

最近的反对抗性系统设计问题促使贝叶斯过滤器的反向发展。例如，最近已经制定了逆卡尔曼过滤器（I-KF），以估算对手的卡尔曼滤波器跟踪估计值，因此可以预测对手的未来步骤。本文和伴随论文（第一部分）的目的是通过提出反向扩展的卡尔曼过滤器（I-EKF）来解决非线性系统中的反过滤问题。在同伴论文（第一部分）中，我们发展了I-EKF（有或没有未知输入）和I-KF（未知输入）的理论。在本文中，我们为高度非线性模型开发了这一理论，该模型采用了二阶，高斯总和和抖动的前向EKF。特别是，我们使用有界的非线性方法来得出二阶EKF的理论稳定性保证。为了解决系统模型和正向滤波器对防御者完全知道的标准I-EKF的限制，我们建议复制核基于Hilbert Space基于空间的EKF，以根据其观察值学习未知的系统动力学，可以用作该动态反向过滤器推断对手的估计值。数值实验证明了使用递归的cram \'{e} r-rao下限作为基准测试的拟议过滤器的状态估计性能。

反对派系统中最近的进展在贝叶斯视角下，逆滤成了显着的研究兴趣。例如，估计逆基金的卡尔曼滤波器跟踪估计的兴趣与预测对手的未来步骤的目的已经导致最近反向卡尔曼滤波器（I-KF）的配方。在逆滤波的这种情况下，我们通过提出反向扩展卡尔曼滤波器（I-EKF）来解决向前滤波器的非线性过程动态和未知输入的关键挑战。通过考虑前向和逆状态空间模型中的非线性，我们通过派生I-EKF而没有未知的输入。在此过程中，还获得了I-KF的输入。然后，我们使用界限非线性和未知的矩阵方法提供理论稳定性保证。我们进一步概括了这些制剂，并对高出高斯和抖动的I-EKF的案例概括。数值实验使用递归Cram \'ER-RAO作为基准验证各种提出的逆滤波器的方法。

Reliability is a key factor for realizing safety guarantee of full autonomous robot systems. In this paper, we focus on reliability in mobile robot localization. Monte Carlo localization (MCL) is widely used for mobile robot localization. However, it is still difficult to guarantee its safety because there are no methods determining reliability for MCL estimate. This paper presents a novel localization framework that enables robust localization, reliability estimation, and quick re-localization, simultaneously. The presented method can be implemented using similar estimation manner to that of MCL. The method can increase localization robustness to environment changes by estimating known and unknown obstacles while performing localization; however, localization failure of course occurs by unanticipated errors. The method also includes a reliability estimation function that enables us to know whether localization has failed. Additionally, the method can seamlessly integrate a global localization method via importance sampling. Consequently, quick re-localization from failures can be realized while mitigating noisy influence of global localization. Through three types of experiments, we show that reliable MCL that performs robust localization, self-failure detection, and quick failure recovery can be realized.

This paper revisits the work of Rauch et al. (1965) and develops a novel method for recursive maximum likelihood particle filtering for general state-space models. The new method is based on statistical analysis of incomplete observations of the systems. Score function and conditional observed information of the incomplete observations/data are introduced and their distributional properties are discussed. Some identities concerning the score function and information matrices of the incomplete data are derived. Maximum likelihood estimation of state-vector is presented in terms of the score function and observed information matrices. In particular, to deal with nonlinear state-space, a sequential Monte Carlo method is developed. It is given recursively by an EM-gradient-particle filtering which extends the work of Lange (1995) for state estimation. To derive covariance matrix of state-estimation errors, an explicit form of observed information matrix is proposed. It extends Louis (1982) general formula for the same matrix to state-vector estimation. Under (Neumann) boundary conditions of state transition probability distribution, the inverse of this matrix coincides with the Cramer-Rao lower bound on the covariance matrix of estimation errors of unbiased state-estimator. In the case of linear models, the method shows that the Kalman filter is a fully efficient state estimator whose covariance matrix of estimation error coincides with the Cramer-Rao lower bound. Some numerical examples are discussed to exemplify the main results.

现代自治系统被饰有许多具有挑战性的场景，代理人将面临意外的事件和复杂的任务。使用控制命令和未知输入的干扰噪声的存在可能会产生负面影响机器人性能。以前的联合投入和国家估算研究分别研究了没有任何先前信息的连续和离散案件。本文将连续空间和离散空间估计与基于期望 - 最大（EM）算法的统一理论结合在一起。通过将事件的先验知识作为约束，制定不等式优化问题以确定增益矩阵或动态权重，以实现具有较低方差和更准确的决策的最佳输入估计。最后，来自实验的统计结果表明，我们的算法在连续空间中的RKF具有比KF和47 \％改善的差异为81 \％;通过实验还通过实验分析了在离散空间中的输入估计器的正确决策概率的显着提高。

本文提出了一种有效的概率自适应体素映射方法，用于激光雷达的探光法。该地图是体素的集合；每个都包含一个平面（或边缘）功能，该特征可以实现环境的概率表示以及新的LIDAR扫描的准确配置。我们进一步分析了对粗到1的体素映射的需求，然后使用哈希表和动手组织的新型体素图来有效地构建和更新地图。我们将提出的体素图应用于迭代的扩展卡尔曼滤波器，并为姿势估计构建最大后验概率问题。与其他最先进的方法相比，开放Kitti数据集的实验显示了我们方法的高精度和效率。在具有非重复扫描激光雷达的非结构化环境上进行的室外实验进一步验证了我们的映射方法对不同环境和LIDAR扫描模式的适应性。我们的代码和数据集在GitHub上开源

一方面，在最近的文献中，许多3D多对象跟踪（MOT）的作品集中在跟踪准确性和被忽视的计算速度上，通常是通过设计相当复杂的成本功能和功能提取器来进行的。另一方面，某些方法以跟踪准确性为代价过多地关注计算速度。鉴于这些问题，本文提出了一种强大而快速的基于相机融合的MOT方法，该方法在准确性和速度之间取决于良好的权衡。依靠相机和激光雷达传感器的特性，设计并嵌入了提出的MOT方法中的有效的深层关联机制。该关联机制在对象远处并仅由摄像机检测到2D域中的对象，并在对象出现在LIDAR的视野中以实现平滑融合时获得的2D轨迹进行更新，并更新2D轨迹。 2D和3D轨迹。基于典型数据集的广泛实验表明，就跟踪准确性和处理速度而言，我们提出的方法在最先进的MOT方法上具有明显的优势。我们的代码可公开用于社区的利益。

基于时间序列观测数据，数据同化技术广泛用于预测具有不确定性的复杂动态系统。错误协方差矩阵建模是数据同化算法中的重要元素，其可以大大影响预测精度。这些协方差通常依赖于经验假设和物理限制的估计通常是不精确的，并且计算昂贵的昂贵，特别是对于大维度的系统。在这项工作中，我们提出了一种基于长短短期存储器（LSTM）经常性神经网络（RNN）的数据驱动方法，以提高观察协方差规范的准确性和效率的动态系统中的数据同化。与观察/模拟时间序列数据学习协方差矩阵，不同的方法不需要任何关于先前错误分布的知识或假设，而不是经典的后调整方法。我们将新的方法与两个最先进的协方差调谐算法进行了比较，即DI01和D05，首先在Lorenz动态系统中，然后在2D浅水双实验框架中，使用集合同化使用不同的协方差参数化。这种新方法在观察协方差规范，同化精度和计算效率方面具有显着的优势。

束调整（BA）是指同时确定传感器姿势和场景几何形状的问题，这是机器人视觉中的一个基本问题。本文为LIDAR传感器提供了一种有效且一致的捆绑捆绑调整方法。该方法采用边缘和平面特征来表示场景几何形状，并直接最大程度地减少从每个原始点到各自几何特征的天然欧几里得距离。该公式的一个不错的属性是几何特征可以在分析上解决，从而大大降低了数值优化的维度。为了更有效地表示和解决最终的优化问题，本文提出了一个新颖的概念{\ it point clusters}，该概念编码了通过一组紧凑的参数集与同一特征相关联的所有原始点，{\ it点群集坐标} 。我们根据点簇坐标得出BA优化的封闭形式的衍生物，并显示其理论属性，例如零空间和稀疏性。基于这些理论结果，本文开发了有效的二阶BA求解器。除了估计LiDAR姿势外，求解器还利用二阶信息来估计测量噪声引起的姿势不确定性，从而导致对LIDAR姿势的一致估计。此外，由于使用点群集的使用，开发的求解器从根本上避免了在优化的所有步骤中列出每个原始点（由于数量大量而非常耗时）：成本评估，衍生品评估和不确定性评估。我们的方法的实施是开源的，以使机器人界及其他地区受益。

在本文中，我们使用两个无监督的学习算法的组合介绍了路边激光雷达物体检测的解决方案。 3D点云数据首先将球形坐标转换成球形坐标并使用散列函数填充到方位角网格矩阵中。之后，RAW LIDAR数据被重新排列成空间 - 时间数据结构，以存储范围，方位角和强度的信息。基于强度信道模式识别，应用动态模式分解方法将点云数据分解成低级背景和稀疏前景。三角算法根据范围信息，自动发现分割值以将移动目标与静态背景分开。在强度和范围背景减法之后，将使用基于密度的检测器检测到前景移动物体，并编码到状态空间模型中以进行跟踪。所提出的模型的输出包括车辆轨迹，可以实现许多移动性和安全应用。该方法针对商业流量数据收集平台进行了验证，并证明了对基础设施激光雷达对象检测的高效可靠的解决方案。与之前的方法相比，该方法直接处理散射和离散点云，所提出的方法可以建立3D测量数据的复杂线性关系较小，这捕获了我们经常需要的空间时间结构。

本文介绍了一种新型跟踪滤波器，主要用于在自动表面车辆（ASV）上的碰撞避免系统中使用。所提出的方法利用自动信息系统（AIS）消息传递协议来利用实时运动信息，以估计附近协同目标的位置，速度和标题。使用与源自余弦的球面规律的运动方程，在大地测量坐标中递归地估计每个目标的状态。这改善了先前的方法，其中许多方法采用扩展的卡尔曼滤波器（EKF），因此需要局部平面坐标帧的规范，以便以易于微差形式描述状态运动学。建议的大地电线UKF避免了对该本地飞机的需求。该特征对于远程ASV来说是特别有利的，其必须否则必须定期重新定义新的局部平面来缩短线性化误差。在真实世界的运营中，这种重复的重新定义可以引入错误并使任务规划复杂化。通过模拟和现场测试显示所提出的大地电线UKF以及传统的飞机 - 笛卡尔ekf，无论是在估计误差和稳定性方面的表现还是更好。

我们研究了基于自主驾驶环境中的毫米波（MMW）雷达的目标跟踪算法。针对在目标跟踪阶段中的簇匹配，提出了一种新的加权特征相似性算法，其在强的环境噪声和多个干扰目标下增加了相邻帧中的相同目标的匹配速率。对于自动驾驶场景，我们构建了一种方法，该方法利用其运动参数来提取和校正移动目标的轨迹，这解决了车辆运动期间移动目标检测和轨迹校正的问题。最后，通过自动驾驶环境中的一系列实验验证了所提出的方法的可行性。结果验证了该方法的高识别精度和低位置误差。

当视野中有许多移动对象时，基于静态场景假设的SLAM系统会引入重大估计错误。跟踪和维护语义对象有益于场景理解，并为计划和控制模块提供丰富的决策信息。本文介绍了MLO，这是一种多对象的激光雷达探光仪，该镜像仅使用激光雷达传感器跟踪自我运动和语义对象。为了实现对多个对象的准确和强大的跟踪，我们提出了一个最小二乘估计器，该估计器融合了3D边界框和几何点云，用于对象状态更新。通过分析跟踪列表中的对象运动状态，映射模块使用静态对象和环境特征来消除累积错误。同时，它在MAP坐标中提供了连续的对象轨迹。我们的方法在公共Kitti数据集的不同情况下进行了定性和定量评估。实验结果表明，在高度动态，非结构化和未知的语义场景中，MLO的自我定位精度比最先进的系统更好。同时，与基于滤波的方法相比，具有语义几何融合的多目标跟踪方法在跟踪准确性和一致性方面也具有明显的优势。

LIDAR点云失真来自移动物体是自动驾驶中的一个重要问题，最近对新兴激光器的出现更加苛刻，这具有前后扫描模式。准确地估计移动物体速度不仅提供跟踪功能，而且还可以通过更准确的移动物体描述来校正点云失真。由于LIDAR测量飞行时间距离但具有稀疏角度分辨率，因此测量在径向测量中精确，但缺乏角度。另一方面，相机提供了密集的角度分辨率。本文提出了基于高斯的激光乐乐和相机融合来估计完整的速度并校正激光雷达失真。提供概率的卡尔曼滤波器框架以跟踪移动物体，估计它们的速度，并同时纠正点云扭曲。框架在真正的道路数据上进行评估，融合方法优于传统的ICP和点云的方法。完整的工作框架是开放的（https://github.com/isee-technology/lidar-with-velocity），以加速新兴激光灯的采用。

在本文中，我们设计了一个基于信息的多机器人来源，以寻求算法，其中一组移动传感器仅使用基于局部范围的测量值就本地化并移动靠近单个源。在算法中，移动传感器执行源标识/本地化以估计源位置；同时，他们移至新位置，以最大程度地提高有关传感器测量中包含的源的Fisher信息。在这样做的过程中，它们改善了源位置估计，并更靠近源。与传统的攀登算法相比，我们的算法在收敛速度方面具有优越性，在测量模型和信息指标的选择中是灵活的，并且对测量模型误差非常强大。此外，我们提供了算法的完全分布式版本，每个传感器都决定自己的动作，并且仅通过稀疏的通信网络与邻居共享信息。我们进行密集的仿真实验，以测试带有光传感器的小型地面车辆上的大规模系统和物理实验的算法，这表明在寻求光源方面取得了成功。

线性卡尔曼过滤器通常用于车辆跟踪。该过滤器需要了解车辆轨迹以及系统的统计数据和测量模型。在现实生活中，确定这些模型时做出的先前假设不存在。结果，总体过滤器性能降低，在某些情况下，估计的状态分歧。为了克服{车辆运动学}轨迹建模的不确定性，可以使用其他人工过程噪声或可以使用不同类型的自适应过滤器。本文提出了基于{Model和}机器学习算法的自适应Kalman滤波器。首先，使用复发性神经网络来学习车辆的几何和运动学特征。反过来，这些功能被插入监督的学习模型，从而提供了在Kalman框架中使用的实际过程噪声协方差。使用牛津机器人数据集评估了所提出的方法并将其与其他六个自适应过滤器进行了比较。提出的框架可以在其他估计问题中实现，以准确确定实时场景中的过程噪声协方差。

作为行业4.0时代的一项新兴技术，数字双胞胎因其承诺进一步优化流程设计，质量控制，健康监测，决策和政策制定等，通过全面对物理世界进行建模，以进一步优化流程设计，质量控制，健康监测，决策和政策，因此获得了前所未有的关注。互连的数字模型。在一系列两部分的论文中，我们研究了不同建模技术，孪生启用技术以及数字双胞胎常用的不确定性量化和优化方法的基本作用。第二篇论文介绍了数字双胞胎的关键启示技术的文献综述，重点是不确定性量化，优化方法，开源数据集和工具，主要发现，挑战和未来方向。讨论的重点是当前的不确定性量化和优化方法，以及如何在数字双胞胎的不同维度中应用它们。此外，本文介绍了一个案例研究，其中构建和测试了电池数字双胞胎，以说明在这两部分评论中回顾的一些建模和孪生方法。 GITHUB上可以找到用于生成案例研究中所有结果和数字的代码和预处理数据。