論文の概要: Particle-Based Score Estimation for State Space Model Learning in Autonomous Driving

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.06968v1
• Date: Wed, 14 Dec 2022 01:21:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2022-12-15 17:56:29.301412
• Title: Particle-Based Score Estimation for State Space Model Learning in Autonomous Driving
• Title（参考訳）: 自律運転における状態空間モデル学習のための粒子ベーススコア推定
• Authors: Angad Singh, Omar Makhlouf, Maximilian Igl, Joao Messias, Arnaud Doucet, Shimon Whiteson
• Abstract要約: マルチオブジェクト状態推定はロボットアプリケーションの基本的な問題である。 粒子法を用いて最大形パラメータを学習することを検討する。 自動運転車から収集した実データに本手法を適用した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 62.053071723903834
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Multi-object state estimation is a fundamental problem for robotic applications where a robot must interact with other moving objects. Typically, other objects' relevant state features are not directly observable, and must instead be inferred from observations. Particle filtering can perform such inference given approximate transition and observation models. However, these models are often unknown a priori, yielding a difficult parameter estimation problem since observations jointly carry transition and observation noise. In this work, we consider learning maximum-likelihood parameters using particle methods. Recent methods addressing this problem typically differentiate through time in a particle filter, which requires workarounds to the non-differentiable resampling step, that yield biased or high variance gradient estimates. By contrast, we exploit Fisher's identity to obtain a particle-based approximation of the score function (the gradient of the log likelihood) that yields a low variance estimate while only requiring stepwise differentiation through the transition and observation models. We apply our method to real data collected from autonomous vehicles (AVs) and show that it learns better models than existing techniques and is more stable in training, yielding an effective smoother for tracking the trajectories of vehicles around an AV.
• Abstract（参考訳）: マルチオブジェクト状態推定は、ロボットが他の動く物体と対話しなければならないロボットアプリケーションにとって、基本的な問題である。 通常、他のオブジェクトの関連する状態機能は直接観測可能ではなく、代わりに観測から推測する必要がある。 粒子フィルタリングは、近似遷移および観測モデルによってそのような推論を行うことができる。 しかし、これらのモデルはしばしば事前の未知であり、観測が遷移と観測ノイズを併せ持つため、パラメータ推定が難しい。 本研究では,粒子法を用いて最大類似パラメータを学習することを検討する。 この問題に対処する最近の手法は、偏りや高分散勾配推定をもたらす非微分再サンプリングステップへの回避策を必要とする粒子フィルタの時間を通じて区別されるのが一般的である。 対照的に、フィッシャーの同一性を利用して、遷移と観測モデルによる段階的微分のみを必要としながら、低分散推定をもたらすスコア関数(対数確率の勾配)の粒子ベースの近似を求める。 本手法を自律走行車(avs)から収集した実データに適用し、既存の技術よりも優れたモデルを学び、訓練でより安定であることを示し、車両の軌道を追跡する効果的なスムース化を実現する。

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