論文の概要: Learning Interpretable Dynamics from Images of a Freely Rotating 3D Rigid Body

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.11355v3
• Date: Wed, 23 Aug 2023 14:51:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-24 19:09:20.028069
• Title: Learning Interpretable Dynamics from Images of a Freely Rotating 3D Rigid Body
• Title（参考訳）: 自由回転3次元剛体画像からの解釈可能なダイナミクスの学習
• Authors: Justice Mason and Christine Allen-Blanchette and Nicholas Zolman and Elizabeth Davison and Naomi Leonard
• Abstract要約: 画像列から3次元回転力学を推定・予測する物理インフォームドニューラルネットワークモデルを提案する。 回転立方体と正方形プリズムを一様・一様・非一様に配列した新しい回転剛体データセットに対して,本手法の有効性を実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.143707646428782
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In many real-world settings, image observations of freely rotating 3D rigid bodies, such as satellites, may be available when low-dimensional measurements are not. However, the high-dimensionality of image data precludes the use of classical estimation techniques to learn the dynamics and a lack of interpretability reduces the usefulness of standard deep learning methods. In this work, we present a physics-informed neural network model to estimate and predict 3D rotational dynamics from image sequences. We achieve this using a multi-stage prediction pipeline that maps individual images to a latent representation homeomorphic to $\mathbf{SO}(3)$, computes angular velocities from latent pairs, and predicts future latent states using the Hamiltonian equations of motion with a learned representation of the Hamiltonian. We demonstrate the efficacy of our approach on a new rotating rigid-body dataset with sequences of rotating cubes and rectangular prisms with uniform and non-uniform density.
• Abstract（参考訳）: 多くの実世界の環境では、衛星のような自由回転する3次元剛体の画像観察は、低次元の測定がなければ可能である。 しかし、画像データの高次元性は、力学を学ぶための古典的推定手法の使用を妨げ、解釈可能性の欠如は、標準的なディープラーニング手法の有用性を低下させる。 本研究では,画像列から3次元回転力学を推定・予測する物理インフォームドニューラルネットワークモデルを提案する。 これを多段階予測パイプラインを用いて実現し、個々の画像を$\mathbf{so}(3)$ に準同型な潜在表現にマッピングし、潜在対からの角速度を計算し、ハミルトニアンを学習したハミルトニアンの運動方程式を用いて将来の潜在状態を予測する。 回転立方体と正方形プリズムの列が一様で非一様である新しい回転剛体データセットに対する本手法の有効性を実証する。

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