Fugu-MT 論文翻訳(概要): Deep Kalman Filter: A Refinement Module for the Rollout Trajectory Prediction Methods

論文の概要: Deep Kalman Filter: A Refinement Module for the Rollout Trajectory Prediction Methods

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.10859v1
Date: Mon, 22 Feb 2021 09:47:31 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-02-24 00:24:08.060874
Title: Deep Kalman Filter: A Refinement Module for the Rollout Trajectory Prediction Methods
Title（参考訳）: Deep Kalman Filter: ロールアウト軌道予測法のためのリファインメントモジュール
Authors: Qifan Xue, Xuanpeng Li, Jingwen Zhao, Weigong Zhang
Abstract要約: 軌道予測は、インテリジェント車両の分野で重要な役割を果たします。本稿では,軌道予測のための深層ニューラルネットワークに基づくパラメトリック学習カルマンフィルタを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.7955111755177695
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Trajectory prediction plays a pivotal role in the field of intelligent vehicles. It currently suffers from several challenges, e.g., accumulative error in rollout process and weak adaptability in various scenarios. This paper proposes a parametric-learning Kalman filter based on deep neural network for trajectory prediction. We design a flexible plug-in module which can be readily implanted into most rollout approaches. Kalman points are proposed to capture the long-term prediction stability from the global perspective. We carried experiments out on the NGSIM dataset. The promising results indicate that our method could improve rollout trajectory prediction methods effectively.
Abstract（参考訳）: 軌道予測は、インテリジェント車両の分野で重要な役割を果たします。例えば、ロールアウトプロセスにおける累積誤差や、さまざまなシナリオにおける弱い適応性などである。本稿では,軌道予測のための深層ニューラルネットワークに基づくパラメトリック学習カルマンフィルタを提案する。我々は、ほとんどのロールアウトアプローチに簡単に組み込むことができるフレキシブルなプラグインモジュールを設計する。カルマン点を世界的視点から長期予測安定性を捉えることを提案する。 NGSIMデータセットを用いて実験を行った。その結果,本手法はロールアウト軌道予測法を効果的に改善できる可能性が示唆された。

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