Методика моделирования 3D динамической среды на основе теоремы Байеса

METHODS OF MODELING 3D OF DYNAMIC MEDIA BASED ON BAYES’ THEOREM A. HOSPADДемонстрируется новый вероятностный подход в изучении пространственных представлений динамической окружающей среды с помощью 3D-лазерных измерений. Показано, что предлагаемый метод может применяться в режиме реального времени даже при наличии большого количества динами-ческих объектов, в отличие от большинства ранее разработанных методик, которые затратны в вычислительном плане при рассмотрении данного вопроса. Существуют способы для изучения активности переднего плана изображения. Однако они, как правило, не учитывают неопределенности, полученные в процессе зондирования. Сделан вывод, что проблема обнаружения динамических объектов может быть решена онлайн при помощи последовательной структуры Байеса. Все параметры, участвующие в процессе обнаружения, подчиняются вероятностной интерпретации. При использовании в реальных условиях, результаты, получаемые предложенным методом, могут применяться для решения различных задач, таких как навигация робота, создание карт, определение локализаций.= We propose a new probabilistic approach to the study of spatial representations of of dynamic environment using the 3D-laser measurements. Most of the previous developed techniques computationally costly when considering this issue, and the new method can be applied in real time, even in the presence of a large number of dynamic objects. There are ways for studying activity of the foreground image. However, they generally do not take into account the uncertainty generated during sensing. In this paper we consider the problem of detection of dynamic objects can be solved by means of sequential online structure Bayes. All the parameters involved in the detection process are subject to a probabilistic interpretation. When used in real-world conditions, the results obtained by the proposed method can be used for various tasks: navigation robot creation of maps, localization