論文の概要: Generating Synthetic Training Data for Deep Learning-Based UAV Trajectory Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.00422v1
• Date: Thu, 1 Jul 2021 13:08:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-02 13:45:18.529995
• Title: Generating Synthetic Training Data for Deep Learning-Based UAV Trajectory Prediction
• Title（参考訳）: 深層学習に基づくUAV軌道予測のための合成学習データの生成
• Authors: Stefan Becker and Ronny Hug and Wolfgang H\"ubner and Michael Arens and Brendan T. Morris
• Abstract要約: 本稿では,無人航空機車(UAV)の合成軌道データを生成する手法を提案する。 実世界のUAV追跡データセットにおいて,RNNに基づく予測モデルが従来の参照モデルより優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.241614693184323
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep learning-based models, such as recurrent neural networks (RNNs), have been applied to various sequence learning tasks with great success. Following this, these models are increasingly replacing classic approaches in object tracking applications for motion prediction. On the one hand, these models can capture complex object dynamics with less modeling required, but on the other hand, they depend on a large amount of training data for parameter tuning. Towards this end, we present an approach for generating synthetic trajectory data of unmanned-aerial-vehicles (UAVs) in image space. Since UAVs, or rather quadrotors are dynamical systems, they can not follow arbitrary trajectories. With the prerequisite that UAV trajectories fulfill a smoothness criterion corresponding to a minimal change of higher-order motion, methods for planning aggressive quadrotors flights can be utilized to generate optimal trajectories through a sequence of 3D waypoints. By projecting these maneuver trajectories, which are suitable for controlling quadrotors, to image space, a versatile trajectory data set is realized. To demonstrate the applicability of the synthetic trajectory data, we show that an RNN-based prediction model solely trained on the generated data can outperform classic reference models on a real-world UAV tracking dataset. The evaluation is done on the publicly available ANTI-UAV dataset.
• Abstract（参考訳）: recurrent neural networks(rnn)のようなディープラーニングベースのモデルは、様々なシーケンス学習タスクに適用され、大きな成功を収めている。 その後、これらのモデルは、動き予測のためのオブジェクト追跡アプリケーションにおける古典的なアプローチに置き換わるようになっている。 一方、これらのモデルは、モデリングを少なくして複雑なオブジェクトのダイナミクスを捉えることができるが、一方、パラメータチューニングのための大量のトレーニングデータに依存している。 そこで本研究では,無人航空機(UAV)の合成軌道データを生成する手法を提案する。 UAV、またはむしろ四重項は力学系であるため、任意の軌道を辿ることはできない。 UAV軌道が高次運動の最小変化に対応する滑らかさ基準を満たすことの前提条件として、攻撃的な4段機飛行を計画する手法を用いて、一連の3次元ウェイポイントを通して最適な軌道を生成することができる。 四重項制御に適したこれらの運動軌跡を画像空間に投影することにより、多目的軌跡データセットを実現する。 合成軌道データの適用性を示すため、実世界のUAV追跡データセットにおいて、生成されたデータにのみ訓練されたRNNベースの予測モデルが古典的参照モデルより優れていることを示す。 評価は、公開されているアンチUAVデータセット上で行われる。

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