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Cooperative Estimation for Visual Sensor Networks: Passivity Approach

机译：视觉传感器网络的合作估计：被动方法

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This paper presents a novel cooperative estimation algorithm for visual sensor networks. We consider the situation where multiple smart vision cameras with computation and communication capability see different target objects. The objective of the present algorithm is to meet two requirements: (i) tracking of the estimates to moving objects' poses and (ii) gaining an estimates close to an average pose for static objects. In order to meet the requirements simultaneously, we present a cooperative estimation algorithm based on passivity of the kinematic model of rigid body motion. Then, we provide an upper bound of the ultimate error between the actual average and the estimates given by the present algorithm. Finally the effectiveness of the present estimation algorithm is demonstrated through numerical simulations.
机译：本文提出了一种用于视觉传感器网络的新型协作估计算法。我们考虑具有计算和通信功能的多个智能视觉摄像头的情况，请参阅不同的目标对象。目前算法的目的是满足两个要求：（i）对移动物体的姿势和（ii）的估计进行跟踪，（ii）获得近距离静态对象的平均姿势的估计。为了同时满足要求，我们提出了一种基于刚体运动运动模型的杂机的协作估计算法。然后，我们提供实际平均值与本算法给出的估计之间的最终误差的上限。最后通过数值模拟证明了本估计算法的有效性。

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