Fugu-MT 論文翻訳(概要): Neural Network Tracking of Moving Objects with Unknown Equations of Motion

論文の概要: Neural Network Tracking of Moving Objects with Unknown Equations of Motion

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.08362v1
Date: Fri, 13 Mar 2020 13:16:14 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-12-24 02:24:17.960657
Title: Neural Network Tracking of Moving Objects with Unknown Equations of Motion
Title（参考訳）: 未知運動方程式を用いた移動物体のニューラルネットワーク追跡
Authors: Boaz Fish and Ben Zion Bobrovsky
Abstract要約: 本稿では,移動物体の位置を所定の範囲内で追跡するニューラルネットワークの設計について述べる。 KLMnフィルタで一般的に実行される関数は、この手法が特定のシナリオにおいてカルマンフィルタよりも優れていることを示すことである。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.52292571922932
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: In this paper we present a Neural Network design that can be used to track the location of a moving object within a given range based on the object's noisy coordinates measurement. A function commonly performed by the KLMn filter, our goal is to show that our method outperforms the Kalman filter in certain scenarios.
Abstract（参考訳）: 本稿では,物体の雑音座標測定に基づいて,所定の範囲内における移動物体の位置を追跡できるニューラルネットワークの設計を提案する。 KLMnフィルタで一般的に実行される関数は、この手法が特定のシナリオにおいてカルマンフィルタよりも優れていることを示すことである。

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