論文の概要: Black-Box vs. Gray-Box: A Case Study on Learning Table Tennis Ball Trajectory Prediction with Spin and Impacts

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.15189v1
• Date: Wed, 24 May 2023 14:28:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-25 15:19:30.159399
• Title: Black-Box vs. Gray-Box: A Case Study on Learning Table Tennis Ball Trajectory Prediction with Spin and Impacts
• Title（参考訳）: Black-Box vs. Gray-Box: スピンと衝撃によるテーブルテニス球軌道予測の学習事例
• Authors: Jan Achterhold, Philip Tobuschat, Hao Ma, Dieter Buechler, Michael Muehlebach, Joerg Stueckler
• Abstract要約: 本稿では,テーブル球の軌道フィルタリングと予測手法を提案する。 我々は,ボールの初期条件を推測するダイナミックスモデル,拡張カルマンフィルタ,ニューラルモデルのパラメータをデータを用いて学習する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.103456313315764
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we present a method for table tennis ball trajectory filtering and prediction. Our gray-box approach builds on a physical model. At the same time, we use data to learn parameters of the dynamics model, of an extended Kalman filter, and of a neural model that infers the ball's initial condition. We demonstrate superior prediction performance of our approach over two black-box approaches, which are not supplied with physical prior knowledge. We demonstrate that initializing the spin from parameters of the ball launcher using a neural network drastically improves long-time prediction performance over estimating the spin purely from measured ball positions. An accurate prediction of the ball trajectory is crucial for successful returns. We therefore evaluate the return performance with a pneumatic artificial muscular robot and achieve a return rate of 29/30 (97.7%).
• Abstract（参考訳）: 本稿では,卓球軌道のフィルタリングと予測を行う手法を提案する。 グレーボックスのアプローチは物理モデルに基づいています。 同時に、我々はデータを使用して、ダイナミックスモデルのパラメータ、拡張カルマンフィルタ、およびボールの初期状態を予測するニューラルモデルのパラメータを学習する。 我々は,2つのブラックボックスアプローチにおいて,物理的事前知識が提供されていないアプローチよりも優れた予測性能を示す。 ニューラルネットワークを用いてボールランチャーのパラメータからスピンを初期化すると、計測されたボールの位置からスピンを推定するよりも、長時間の予測性能が劇的に向上することを示す。 ボール軌道の正確な予測は、成功するリターンには不可欠である。 そこで, 空気圧型人工筋肉ロボットによるリターン性能の評価を行い, リターン率を29/30 (97.7%) とした。

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