34、基于规则集的联合状态更新方法解析

基于规则集的联合状态更新方法解析

在场景分析领域，为了更准确地估计物体状态，基于规则集的联合状态更新（RSJSU）方法应运而生。本文将深入探讨该方法的原理、应用以及相关的技术细节。

1. 独立性假设的解读

在现实场景分析中，存在三个独立性假设，下面我们来逐一分析，并给出每种假设被违反的典型例子：
- 方程（14） ：该方程假定一个物体的置信度与其他任何物体的置信度相互独立。也就是说，关于一个物体状态的知识不会增加关于另一个物体状态的信息。然而，包含常识性知识的物理先验会导致这一假设被违反。
- 方程（15） ：此方程指出，给定一个物体状态的预期测量值与其他任何物体状态无关。但在存在遮挡的情况下，测量的预期结果不仅取决于所考虑物体的状态，还取决于所有阻挡视线的物体的状态。这种观测模型中的依赖性具有严格的局部特征，根据视角和场景的不同，这种影响仅涉及有限数量的物体。
- 方程（16） ：该方程要求一个物体在给定其自身状态和控制命令时的状态转移与其他每个物体的状态和控制命令相互独立。在我们的场景中，由于估计的实体被假定为静态的，不会主动改变其状态，因此这种依赖性不会出现。但在自动驾驶汽车场景中，一辆汽车的当前状态和控制命令在碰撞时会强烈影响其他汽车的状态转移。

2. 基于规则集的联合状态更新方法

改进场景分析的基础是一个经典的多物体状态估计系统，该系统独立地估计所有物体（如图8左侧模块所示）。在运行时，会不断分析场景模型，以确定哪些物体组合应用RSJSU可能“有益”，这部分分析将在3.5节详细介绍。