論文の概要: Hybrid Neural Network Augmented Physics-based Models for Nonlinear Filtering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.06471v1
• Date: Wed, 13 Apr 2022 15:43:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-14 15:53:40.544848
• Title: Hybrid Neural Network Augmented Physics-based Models for Nonlinear Filtering
• Title（参考訳）: 非線形フィルタリングのためのハイブリッドニューラルネットワーク強化物理モデル
• Authors: Tales Imbiriba, Ahmet Demirkaya, Jind\v{r}ich Dun\'ik, Ond\v{r}ej Straka, Deniz Erdo\u{g}mu\c{s}, Pau Closas
• Abstract要約: ベイズ非線形潜在空間推定のためのハイブリッドニューラルネットワーク拡張物理モデリングフレームワークを提案する。 本稿では,ニューラルネットワークによる全体モデルへのコントリビューション制御のための制約フィルタリング手法を提案する。 本手法の有効性を,非線形および不完全な測定・加速度モデルを用いた目標追跡シナリオを用いて実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.253442222027134
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this paper we present a hybrid neural network augmented physics-based modeling (APBM) framework for Bayesian nonlinear latent space estimation. The proposed APBM strategy allows for model adaptation when new operation conditions come into play or the physics-based model is insufficient (or incomplete) to properly describe the latent phenomenon. One advantage of the APBMs and our estimation procedure is the capability of maintaining the physical interpretability of estimated states. Furthermore, we propose a constraint filtering approach to control the neural network contributions to the overall model. We also exploit assumed density filtering techniques and cubature integration rules to present a flexible estimation strategy that can easily deal with nonlinear models and high-dimensional latent spaces. Finally, we demonstrate the efficacy of our methodology by leveraging a target tracking scenario with nonlinear and incomplete measurement and acceleration models, respectively.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ベイズ非線形潜在空間推定のためのハイブリッドニューラルネットワーク拡張物理モデリング(APBM)フレームワークを提案する。 提案したAPBM戦略は,新しい操作条件が成立するか,あるいは物理に基づくモデルが不十分(あるいは不完全)である場合のモデル適応を可能にする。 apbmsと推定手法の利点の一つは、推定状態の物理的解釈可能性を維持する能力である。 さらに,モデル全体に対するニューラルネットワークの寄与を制御するための制約フィルタリング手法を提案する。 また, 推定密度フィルタリング手法と立方体積分則を利用して, 非線形モデルや高次元潜在空間を容易に扱える柔軟な推定戦略を提案する。 最後に,非線形・不完全計測モデルと加速度モデルを用いて目標追跡シナリオを活用し,本手法の有効性を示す。

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