Hidden Markov Model (HMM) in Matlab

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Gast1

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Verfasst am: 13.09.2017, 13:22 Titel: Hidden Markov Model (HMM) in Matlab

Guten Tag liebes Forum,

ich möchte über HMM einem fahrerlosen Transportfahrzeug Intentionserkennung "beibringen". Es handelt sich um ein Kommissionierfahrzeug, welches einer Person durch die Regalreihen folgt und mit einer leeren Palette beladen ist. Sobald die Person

(1) stehen bleibt,
(2) die Person einen Gegenstand aus dem Regal nimmt und
(3) sich dem Fahrzeug zuwendet

soll das Fahrzeug zur Person aufschließen, sodass der Gegenstand darauf abgelegt werden kann. Anschließend soll wieder der Person gefolgt werden.
So soll das beispielhaft aussehen:
http://fs5.directupload.net/images/170913/bluzsg7v.jpg

Auf der Y- Achse befinden sich die Hidden states, welche von den Observations abhängig sein sollen. Die im Bild gezeigte Zustandsfolge basiert auf der händisch generierten Folge von:
hidden = [1 1 1 2 2 2 1 1 1 2 2 2 3 3]
data = [1 1 2 2 2 1 1 1 2 2 3 4 2 2]

Und genau da ist mein Problem: Wenn ich mit hmmgenerate Testsequenzen für Hidden und Observation generiere, entstehen Sequenzen die nicht zueinander passen. Der Zustandswechsel von "Warten" in "Fahre zur Person" darf erst erfolgen, wenn die Punkte (1),(2) und (3) nacheinander erfüllt sind.

Ich hoffe, dass ich mein Anliegen ausreichend erklären konnte und würde mich freuen, wenn mir jemand einen Tipp geben könnte das Problem zu lösen.

Grüße

Jan S

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Verfasst am: 16.09.2017, 19:29 Titel: Re: Hidden Markov Model (HMM) in Matlab

Hallo Gast1,

Das Problem ist nocht nicht verständlich genug beschrieben. Details wie "fahrerlosen Transportfahrzeug Intentionserkennung" sind nicht hilfreich, denn für Matlab sind dies alles Zahlen. Die Vektoren sind schon praktischer.

Zitat:

Wenn ich mit hmmgenerate Testsequenzen für Hidden und Observation generiere, entstehen Sequenzen die nicht zueinander passen.

Dann poste den entsprechenden Code und erkläre genau, was nicht passt.

Gruß, Jan

Gast1

Gast


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Verfasst am: 18.09.2017, 11:43 Titel:

Hallo Jan,

zunächst einmal Danke für deine Antwort!

Um den obigen Graphen darzustellen verwende ich folgenden Code:

Code:

function [hy,x] = plot(data,hidden)

marker.color=cell(1,4);
marker.color{1}='red';
marker.color{2}='green';
marker.color{3}='yellow';
marker.color{4}='blue';

marker.symbol=cell(1,4);
marker.symbol{1}='*';
marker.symbol{2}='v';
marker.symbol{3}='<';
marker.symbol{4}='o';

marker.name=cell(1,4);
marker.name{1}='Mensch bewegt sich';
marker.name{2}='Mensch bewegt sich nicht';
marker.name{3}='Person mit Gegenstand erkannt';
marker.name{4}='Mensch ist Roboter zugewandt';

figure;

hy(1) = plot(hidden,'color','white');

grid on;
set(gca,'XLim',[1 length(data)]);
set(gca,'XTick',1:length(data));

set(gca,'YTickLabel',{'Personenfolgemodus';'Warten';'Fahre zur Person'});
set(gca,'YLim',[0 4]);
set(gca,'YTick',1:3);

xlabel('State');
ylabel('Hidden State [Roboter]')
hold on;

state=1:length(data);

if (find(data==1))
[where] = find(hidden == 1 & data == 1);
plot(state(where), hidden(where),'color','red', ...
'marker','*','markerface','red','markersize',6,'linestyle','none');
end
if (find(data==1))
[where] = find(hidden == 2 & data == 1);
plot(state(where), hidden(where),'color','red', ...
'marker','*','markerface','red','markersize',6,'linestyle','none');
end
if (find(data==2))
[where] = find(hidden == 2 & data == 2);
plot(state(where), hidden(where),'color','green', ...
'marker','v','markerface','green','markersize',6,'linestyle','none');
end
if (find(data==2))
[where] = find(hidden == 1 & data == 2);
plot(state(where), hidden(where),'color','green', ...
'marker','v','markerface','green','markersize',6,'linestyle','none');
end
if (find(data==2))
[where] = find(hidden == 3 & data == 2);
plot(state(where), hidden(where),'color','green', ...
'marker','v','markerface','green','markersize',6,'linestyle','none');
end
if (find(data==2))
[where] = find(hidden == 3 & data == 4);
plot(state(where), hidden(where),'color','green', ...
'marker','v','markerface','green','markersize',6,'linestyle','none');
end
if (find(data==3))
[where] = find(hidden == 2 & data == 3);
plot(state(where), hidden(where),'color','yellow', ...
'marker','<','markerface','yellow','markersize',6,'linestyle','none');
end
if (find(data==3))
[where] = find(hidden == 1 & data == 3);
plot(state(where), hidden(where),'color','yellow', ...
'marker','<','markerface','yellow','markersize',6,'linestyle','none');
end
if (find(data==3))
[where] = find(hidden == 3 & data == 3);
plot(state(where), hidden(where),'color','yellow', ...
'marker','<','markerface','yellow','markersize',6,'linestyle','none');
end
if (find(data==4))
[where] = find(hidden == 1 & data == 4);
plot(state(where), hidden(where),'color','blue', ...
'marker','o','markerface','blue','markersize',6,'linestyle','none');
end
if (find(data==4))
[where] = find(hidden == 2 & data == 4);
plot(state(where), hidden(where),'color','blue', ...
'marker','o','markerface','blue','markersize',6,'linestyle','none');
end

v = plot(NaN, NaN,'color','red', ...
'marker','*','markerface','red','markersize',6,'linestyle','none');
b = plot(NaN, NaN,'color','green', ...
'marker','v','markerface','green','markersize',6,'linestyle','none');
n = plot(NaN, NaN,'color','yellow', ...
'marker','<','markerface','yellow','markersize',6,'linestyle','none');
m = plot(NaN, NaN,'color','blue', ...
'marker','o','markerface','blue','markersize',6,'linestyle','none');

k=1;
for i=1:4
leg{k} = ['Observation: ' marker.name{i}];
k=k+1;

end

var = {[v b n m],leg,'Location','NO'};
legend(var{:})

Funktion ohne Link?

Der angegebene Code sorgt für die Darstellung des Graphen mit festem Input von

Code:

hidden = [1 1 1 2 2 2 1 1 1 2 2 2 3 3]
data = [1 1 2 2 2 1 1 1 2 2 3 4 2 2]

Funktion ohne Link?

Wenn nun Zufallssequenzen generiert werden, entstehen Kombinationen die nicht zueinander passen. Ist es möglich eine Voraussetzung zu schaffen, dass im State "Warten" zunächst die Observationen

(2)"Mensch bewegt sich nicht" ,
(3) "Person mit Gegenstand erkannt" und
(4) "Mensch ist Roboter zugewandt"

erfüllt sind?
Die aktuelle Lösung mit If- Schleifen ist sicherlich nicht optimal, aber anders weiß ich mir (als ziemlicher Matlab- Anfänger) nicht zu helfen.

Grüße


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