論文の概要: Temporal Convolutions for Multi-Step Quadrotor Motion Prediction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.04182v1
- Date: Fri, 8 Oct 2021 15:05:10 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-10-11 17:20:03.888036
- Title: Temporal Convolutions for Multi-Step Quadrotor Motion Prediction
- Title（参考訳）: 多段四重項運動予測のための時間畳み込み
- Authors: Samuel Looper and Steven L. Waslander
- Abstract要約: 提案するEnd2End-TCNは、将来の制御入力を統合した完全な畳み込みアーキテクチャであり、複数ステップの動作予測を1つの前方通過で計算する。
最終的にEnd2End-TCNは、攻撃的な屋内四極子飛行データセット上での多段階予測において、技術の状態を55%エラー削減する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.394029879643516
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Model-based control methods for robotic systems such as quadrotors,
autonomous driving vehicles and flexible manipulators require motion models
that generate accurate predictions of complex nonlinear system dynamics over
long periods of time. Temporal Convolutional Networks (TCNs) can be adapted to
this challenge by formulating multi-step prediction as a sequence-to-sequence
modeling problem. We present End2End-TCN: a fully convolutional architecture
that integrates future control inputs to compute multi-step motion predictions
in one forward pass. We demonstrate the approach with a thorough analysis of
TCN performance for the quadrotor modeling task, which includes an
investigation of scaling effects and ablation studies. Ultimately, End2End-TCN
provides 55% error reduction over the state of the art in multi-step prediction
on an aggressive indoor quadrotor flight dataset. The model yields accurate
predictions across 90 timestep horizons over a 900 ms interval.
- Abstract（参考訳）: 四輪車、自律走行車、フレキシブルマニピュレータなどのロボットシステムのモデルベース制御法は、長い時間にわたって複雑な非線形系の力学の正確な予測を生成する運動モデルを必要とする。
時間畳み込みネットワーク(TCN)は、シーケンス・ツー・シーケンス・モデリング問題として多段階予測を定式化することにより、この課題に適応することができる。
提案するEnd2End-TCNは、将来の制御入力を統合した完全な畳み込みアーキテクチャである。
本稿では, スケーリング効果とアブレーション研究を含む, 四重項モデリングタスクにおけるTCN性能の徹底的な解析を行った。
最終的にEnd2End-TCNは、攻撃的な屋内四極子飛行データセット上での多段階予測において、技術の状態を55%エラー削減する。
このモデルは900ms間隔で90段階の地平線を正確に予測する。
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