論文の概要: Hybrid Physics and Deep Learning Model for Interpretable Vehicle State Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.06727v1
• Date: Thu, 11 Mar 2021 15:21:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-13 01:53:20.293557
• Title: Hybrid Physics and Deep Learning Model for Interpretable Vehicle State Prediction
• Title（参考訳）: 解釈可能な車両状態予測のためのハイブリッド物理とディープラーニングモデル
• Authors: Alexandra Baier and Zeyd Boukhers and Steffen Staab
• Abstract要約: 深層学習と物理運動モデルを組み合わせたハイブリッドアプローチを提案する。 ハイブリッドモデルの一部として,ディープニューラルネットワークの出力範囲を制限することで,解釈可能性を実現する。 その結果, ハイブリッドモデルでは, 既存のディープラーニング手法に比べて精度を低下させることなく, モデル解釈性が向上できることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 75.1213178617367
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Physical motion models offer interpretable predictions for the motion of vehicles. However, some model parameters, such as those related to aero- and hydrodynamics, are expensive to measure and are often only roughly approximated reducing prediction accuracy. Recurrent neural networks achieve high prediction accuracy at low cost, as they can use cheap measurements collected during routine operation of the vehicle, but their results are hard to interpret. To precisely predict vehicle states without expensive measurements of physical parameters, we propose a hybrid approach combining deep learning and physical motion models including a novel two-phase training procedure. We achieve interpretability by restricting the output range of the deep neural network as part of the hybrid model, which limits the uncertainty introduced by the neural network to a known quantity. We have evaluated our approach for the use case of ship and quadcopter motion. The results show that our hybrid model can improve model interpretability with no decrease in accuracy compared to existing deep learning approaches.
• Abstract（参考訳）: 物理運動モデルは、車両の動きの解釈可能な予測を提供する。 しかし、空気力学や流体力学に関連するいくつかのモデルパラメータは測定に費用がかかり、予測精度を略して近似するだけである。 リカレントニューラルネットワークは、車両のルーチン操作中に収集された安価な測定値を使用することができるため、低コストで高い予測精度を達成するが、その結果は解釈が難しい。 物理パラメータの高価な測定をせずに車両の状態を正確に予測するために,新しい二相訓練法を含む深層学習モデルと物理運動モデルを組み合わせたハイブリッド手法を提案する。 ニューラルネットワークがもたらす不確実性を既知の量に制限するハイブリッドモデルの一部として、ディープニューラルネットワークの出力範囲を制限することにより、解釈可能性を実現します。 船舶とクアッドコプターの動作のユースケースに対するアプローチを評価しました。 その結果, ハイブリッドモデルでは, 既存のディープラーニング手法に比べて精度を低下させることなく, モデル解釈性が向上できることがわかった。

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