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Accounting for State Uncertainty in Collision Avoidance

机译：避免冲突中的国家不确定性

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An important consideration in the development of aircraft collision avoidance systems is how to account for state uncertainty due to sensor limitations and noise. However, many collision avoidance systems simply use point estimates of the state instead of leveraging the full posterior state distribution. Recently, there has been work on applying decision-theoretic methods to collision avoidance, but the importance of accommodating state uncertainty has not yet been well studied. This paper presents a computationally efficient framework for accounting for state uncertainty based on dynamic programming. Examination of characteristic encounters and Monte Carlo simulations demonstrates that properly handling state uncertainty rather than simply using point estimates can significantly enhance safety and improve robustness to sensor error.
机译：飞机防撞系统开发中的重要考虑因素是如何解决由于传感器限制和噪声引起的状态不确定性。但是，许多防撞系统仅使用状态的点估计，而不利用整个后状态分布。近来，已经进行了将决策理论方法应用于避免碰撞的工作，但是尚未充分研究适应状态不确定性的重要性。本文提出了一种基于动态规划的高效计算框架，用于解决状态不确定性问题。对特征相遇和蒙特卡洛模拟的检验表明，正确地处理状态不确定性而不是简单地使用点估计可以显着提高安全性并提高对传感器错误的鲁棒性。

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