論文の概要: Automatic dimensionality reduction of Twin-in-the-Loop Observers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.10945v2
• Date: Mon, 21 Jul 2025 17:13:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-22 20:51:31.612172
• Title: Automatic dimensionality reduction of Twin-in-the-Loop Observers
• Title（参考訳）: ツイン・ザ・ループオブザーバの自動次元化
• Authors: Giacomo Delcaro, Riccardo Poli, Federico Dettù, Simone Formentin, Sergio Matteo Savaresi,
• Abstract要約: 本稿では,教師付き学習と教師なし学習の両方を探索することにより,観測者の複雑さを軽減する手法の開発に焦点をあてる。 これらの戦略の有効性は、実世界のデータを用いて、縦方向および横方向の車両力学に対して検証される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.440041584757981
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Conventional vehicle dynamics estimation methods suffer from the drawback of employing independent, separately calibrated filtering modules for each variable. To address this limitation, a recent proposal introduces a unified Twin-in-the-Loop (TiL) Observer architecture. This architecture replaces the simplified control-oriented vehicle model with a full-fledged vehicle simulator (digital twin), and employs a real-time correction mechanism using a linear time-invariant output error law. Bayesian Optimization is utilized to tune the observer due to the simulator's black-box nature, leading to a high-dimensional optimization problem. This paper focuses on developing a procedure to reduce the observer's complexity by exploring both supervised and unsupervised learning approaches. The effectiveness of these strategies is validated for longitudinal and lateral vehicle dynamics using real-world data.
• Abstract（参考訳）: 従来の車両力学推定法では,変数ごとに個別に調整されたフィルタモジュールを用いることの欠点に悩まされている。 この制限に対処するため、最近の提案ではTwin-in-the-Loop (TiL) Observerアーキテクチャを導入している。 このアーキテクチャは、単純化された制御指向の車両モデルを本格的な車両シミュレータ(デジタルツイン)に置き換え、線形時間不変出力誤差法を用いてリアルタイムの補正機構を用いる。 ベイズ最適化は、シミュレータのブラックボックスの性質のために観測者をチューニングするために利用され、高次元最適化問題に繋がる。 本稿では,教師付き学習と教師なし学習の両方を探索することにより,観測者の複雑さを軽減する手法の開発に焦点をあてる。 これらの戦略の有効性は、実世界のデータを用いて、縦方向および横方向の車両力学に対して検証される。

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