論文の概要: Adaptive Kalman-Informed Transformer

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.09987v2
• Date: Fri, 07 Mar 2025 19:48:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-11 15:39:27.396030
• Title: Adaptive Kalman-Informed Transformer
• Title（参考訳）: 適応カルマンインフォームドトランス
• Authors: Nadav Cohen, Itzik Klein,
• Abstract要約: 拡張カルマンフィルタ(英: extended Kalman filter、EKF)は、ナビゲーションアプリケーションにおいて広く採用されているセンサー融合方式である。 適応的なカルマンインフォームド・トランス (A-KIT) を設計し, 様々なプロセスノイズの共分散をオンラインで学習する。 A-KITは従来のEKFを49.5%以上、モデルベース適応型EKFを35.4%以上上回っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.221163846643607
• License:
• Abstract: The extended Kalman filter (EKF) is a widely adopted method for sensor fusion in navigation applications. A crucial aspect of the EKF is the online determination of the process noise covariance matrix reflecting the model uncertainty. While common EKF implementation assumes a constant process noise, in real-world scenarios, the process noise varies, leading to inaccuracies in the estimated state and potentially causing the filter to diverge. Model-based adaptive EKF methods were proposed and demonstrated performance improvements to cope with such situations, highlighting the need for a robust adaptive approach. In this paper, we derive an adaptive Kalman-informed transformer (A-KIT) designed to learn the varying process noise covariance online. Built upon the foundations of the EKF, A-KIT utilizes the well-known capabilities of set transformers, including inherent noise reduction and the ability to capture nonlinear behavior in the data. This approach is suitable for any application involving the EKF. In a case study, we demonstrate the effectiveness of A-KIT in nonlinear fusion between a Doppler velocity log and inertial sensors. This is accomplished using real data recorded from sensors mounted on an autonomous underwater vehicle operating in the Mediterranean Sea. We show that A-KIT outperforms the conventional EKF by more than 49.5% and model-based adaptive EKF by an average of 35.4% in terms of position accuracy.
• Abstract（参考訳）: 拡張カルマンフィルタ(英: extended Kalman filter、EKF)は、ナビゲーションアプリケーションにおいて広く採用されているセンサー融合方式である。 EKFの重要な側面は、モデルの不確実性を反映したプロセスノイズ共分散行列のオンライン決定である。 一般的なEKF実装は、一定のプロセスノイズを仮定するが、現実のシナリオでは、プロセスノイズは変化し、推定状態が不正確になり、フィルタが分岐する可能性がある。 モデルに基づく適応型EKF法を提案し、そのような状況に対処するための性能改善を実証し、堅牢な適応型アプローチの必要性を強調した。 本稿では,様々なプロセスノイズの共分散をオンラインで学習するための適応カルマンインフォームド・トランス (A-KIT) を提案する。 EKFの基礎の上に構築されたA-KITは、固有のノイズ低減とデータ内の非線形挙動をキャプチャする機能を含む、集合変換器のよく知られた機能を利用する。 このアプローチは、EKFを含むあらゆるアプリケーションに適しています。 本研究では,ドップラー速度ログと慣性センサの非線形融合におけるA-KITの有効性を示す。 これは、地中海で運用されている自律水中車両に搭載されたセンサーから記録された実際のデータを用いて達成される。 A-KITは従来のEKFを49.5%以上、モデルベース適応型EKFを35.4%以上上回っている。

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