Fugu-MT 論文翻訳(概要): Towards End-to-End GPS Localization with Neural Pseudorange Correction

論文の概要: Towards End-to-End GPS Localization with Neural Pseudorange Correction

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.10685v1
Date: Fri, 19 Jan 2024 13:32:55 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-01-22 15:58:19.573847
Title: Towards End-to-End GPS Localization with Neural Pseudorange Correction
Title（参考訳）: ニューラル擬似補正による終端GPS位置推定に向けて
Authors: Xu Weng, KV Ling, Haochen Liu, Kun Cao
Abstract要約: そこで我々は,GPS受信機状態の真理に基づいて計算された最終タスク損失を直接利用して,擬似レンジ補正(PrNet)のためのニューラルネットワークをトレーニングする,エンドツーエンドのGPSローカライゼーションフレームワークであるE2E-PrNetを提案する。 E2E-PrNetは、最先端のエンドツーエンドGPSローカライゼーション手法よりも優れていることを示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 7.127439652247243
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Pseudorange errors are the root cause of localization inaccuracy in GPS. Previous data-driven methods regress and eliminate pseudorange errors using handcrafted intermediate labels. Unlike them, we propose an end-to-end GPS localization framework, E2E-PrNet, to train a neural network for pseudorange correction (PrNet) directly using the final task loss calculated with the ground truth of GPS receiver states. The gradients of the loss with respect to learnable parameters are backpropagated through a differentiable nonlinear least squares optimizer to PrNet. The feasibility is verified with GPS data collected by Android phones, showing that E2E-PrNet outperforms the state-of-the-art end-to-end GPS localization methods.
Abstract（参考訳）: 擬似誤差はGPSにおける局所化不正確性の根本原因である。従来のデータ駆動手法は、手作り中間ラベルを用いて擬似乱数エラーを退避し除去する。それらと異なり, エンドツーエンドのgpsローカライズフレームワークであるe2e-prnetを提案し, gps受信状態の基底的真理に基づいて計算した最終タスク損失から直接ニューラルネットワークを訓練する。学習可能なパラメータに対する損失の勾配は、微分可能な非線形最小二乗最適化器を通してPrNetに逆伝播する。 E2E-PrNetは最先端のエンドツーエンドGPSローカライゼーション手法よりも優れていることを示す。

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