Fugu-MT 論文翻訳(概要): Incorporating Transformer and LSTM to Kalman Filter with EM algorithm for state estimation

論文の概要: Incorporating Transformer and LSTM to Kalman Filter with EM algorithm for state estimation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.00250v1
Date: Sat, 1 May 2021 13:52:28 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-05-05 06:47:51.521358
Title: Incorporating Transformer and LSTM to Kalman Filter with EM algorithm for state estimation
Title（参考訳）: 状態推定のためのEMアルゴリズムによるトランスフォーマーとLSTMをカルマンフィルタに組み込む
Authors: Zhuangwei Shi
Abstract要約: 筆者らは,Long-Short Term Memory Network (LSTM), Transformer, EM-KFアルゴリズムを組み合わせた状態推定手法を提案する。線形移動ロボットモデルのシミュレーションにより,新しい手法がより正確であることを示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Kalman Filter requires the true parameters of the model and solves optimal state estimation recursively. Expectation Maximization (EM) algorithm is applicable for estimating the parameters of the model that are not available before Kalman filtering, which is EM-KF algorithm. To improve the preciseness of EM-KF algorithm, the author presents a state estimation method by combining the Long-Short Term Memory network (LSTM), Transformer and EM-KF algorithm in the framework of Encoder-Decoder in Sequence to Sequence (seq2seq). Simulation on a linear mobile robot model demonstrates that the new method is more accurate. Source code of this paper is available at https://github.com/zshicode/Deep-Learning-Based-State-Estimation.
Abstract（参考訳）: カルマンフィルタはモデルの真のパラメータを必要とし、最適状態推定を再帰的に解く。予測最大化(EM)アルゴリズムは, EM-KFアルゴリズムであるカルマンフィルタ以前に利用できないモデルのパラメータを推定するために応用される。 EM-KFアルゴリズムの精度を向上させるために,Long-Short Term Memory Network (LSTM), Transformer, EM-KFアルゴリズムをSequence to Sequence(seq2seq)のEncoder-Decoderのフレームワークで組み合わせた状態推定手法を提案する。線形移動ロボットモデルのシミュレーションにより,新しい手法がより正確であることを示す。この論文のソースコードはhttps://github.com/zshicode/deep-learning-based-state-estimationで入手できる。

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