Identifying physical properties of deformable objects by using particle filters
Identifying physical properties of deformable objects by using particle filters
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使用粒子滤波器识别可变形物体的物理属性
DOI：
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发表时间：
2008
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
O. Khatib
中科院分区：
文献类型：
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作者：
Steve Burion;François Conti;A. Petrovskaya;C. Baur;O. Khatib
本文提出了一种通过实验测量估计可变形模型物理特性的新方法。与大多数以前的工作相比，我们引入了一种基于粒子滤波器的新方法，该方法可以识别基于弹簧的模型的不同刚度属性。这种方法解决了梯度下降技术遇到的一些重要限制，这些技术通常会收敛到不良解决方案或在局部最小值条件下保持固定。
This paper presents a new approach for estimating physical properties of deformable models from experimental measurements. In contrast to most previous work, we introduce a new method based on particle filters which identifies the different stiffness properties for spring-based models. This approach addresses some important limitations encountered with gradient descent techniques which often converge towards ill solutions or remain fixed in local minima conditions.