• Interacting multiple model iflter is showing much better

why IMM is more efficient?

• but it has data assosiation problem
  • if many object is moving , it is distributed
• predict next trajectory is important

Motion comes from

how do we account for control inputs?

if control input we don’t know?

it is uncooperative

• 에어플레인의 스피드와 턴을 모르니 우리는 accounted for with process noise를 증가시켜야 한다.

• 아까와 같이 터닝하는 포인트에 low process noise같은 경우 unit의 양을 가늠할 수 없을 정도로 커지는데 high process noise 같은 경우 터닝하는 포인트의 증가하는 표준편차값이 줄어들었다.

the problem can be solved by Multiple Model Filter

• 하지만 state estimation의 previsou와 current의 상관관계를 업데이트하기 위하여 state covariance를 필터에 업그데이트 시킨다.

why not run an IMM with a million models?

• usually model used 3 or four