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Pose Estimation using Dual Quaternions and Moving Horizon Estimation ?

机译：使用对偶四元数和移动视野估计的姿势估计 ？

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This paper presents a moving horizon estimator (MHE) for estimating pose (attitude and position) of a dynamic system where pose measurements are available in the form of unit dual quaternions. A unit dual quaternion is an 8 parameter nonsingular representation of pose and has previously been used for pose estimation with Kalman filters (KF). We formulate a cost function in terms of the quaternion product and propose a MHE that includes theNlatest measurements in the estimation. In addition, we suggest a measurement relation based on the Cayley transform of the noise, where the noise has a Gaussian distribution about thex-y-zandroll-pitch-yawparameters of the pose. The MHE is compared against the dual quaternion multiplicative extended KF (DQ-MEKF) and the twistor-based unscented KF (T-UKF) through 100 Monte Carlo simulations, where the simulated data is generated according to the defined system dynamics. It is found that the MHE gives more accurate pose estimation results.
机译：本文提出了一种用于估计动态系统姿态（姿态和位置）的运动视点估计器（MHE），其中姿态测量以单位双四元数的形式可用。单位双四元数是姿态的8参数非奇异表示，以前已用于卡尔曼滤波器（KF）的姿态估计。我们根据四元数乘积来表示成本函数，并提出了一个MHE，该MHE在估算中包括了最新的度量。另外，我们建议基于噪声的Cayley变换的测量关系，其中噪声具有关于姿势的x-y-zandroll-pitch-yaw参数的高斯分布。通过100个蒙特卡洛模拟，将MHE与双四元数乘法扩展KF（DQ-MEKF）和基于扭曲的无味KF（T-UKF）进行比较，其中根据定义的系统动力学生成模拟数据。发现MHE给出了更准确的姿势估计结果。

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