Fugu-MT 論文翻訳(概要): PhysORD: A Neuro-Symbolic Approach for Physics-infused Motion Prediction in Off-road Driving

論文の概要: PhysORD: A Neuro-Symbolic Approach for Physics-infused Motion Prediction in Off-road Driving

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.01596v2
Date: Mon, 2 Sep 2024 23:35:07 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-09-04 18:50:14.672868
Title: PhysORD: A Neuro-Symbolic Approach for Physics-infused Motion Prediction in Off-road Driving
Title（参考訳）: PhysORD:オフロード運転における物理拡散運動予測のための神経・シンボリックアプローチ
Authors: Zhipeng Zhao, Bowen Li, Yi Du, Taimeng Fu, Chen Wang,
Abstract要約: 自動オフロード運転には運動予測が不可欠である。従来の物理学に基づくアプローチは、力学系と外乱を正確にモデル化することの難しさに直面する。オフロード運転時の動作予測のためのデータ駆動型ニューラルモデルに保存則を統合するニューラルシンボリックアプローチであるPhysORDを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 12.396596614575559
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Motion prediction is critical for autonomous off-road driving, however, it presents significantly more challenges than on-road driving because of the complex interaction between the vehicle and the terrain. Traditional physics-based approaches encounter difficulties in accurately modeling dynamic systems and external disturbance. In contrast, data-driven neural networks require extensive datasets and struggle with explicitly capturing the fundamental physical laws, which can easily lead to poor generalization. By merging the advantages of both methods, neuro-symbolic approaches present a promising direction. These methods embed physical laws into neural models, potentially significantly improving generalization capabilities. However, no prior works were evaluated in real-world settings for off-road driving. To bridge this gap, we present PhysORD, a neural-symbolic approach integrating the conservation law, i.e., the Euler-Lagrange equation, into data-driven neural models for motion prediction in off-road driving. Our experiments showed that PhysORD can accurately predict vehicle motion and tolerate external disturbance by modeling uncertainties. It outperforms existing methods both in accuracy and efficiency and demonstrates data-efficient learning and generalization ability in long-term prediction.
Abstract（参考訳）: 移動予測はオフロード走行において重要であるが、車両と地形の間の複雑な相互作用のため、オフロード走行よりもはるかに多くの課題が生じる。従来の物理学に基づくアプローチは、力学系と外乱を正確にモデル化することの難しさに直面する。対照的に、データ駆動型ニューラルネットワークは広範なデータセットを必要とし、基本的な物理法則を明示的に把握するのに苦労する。両方の手法の利点を融合することにより、ニューロシンボリックアプローチは有望な方向を示す。これらの手法は物理法則をニューラルネットワークに組み込み、一般化能力を大幅に向上させる可能性がある。しかし、オフロード運転の実際の設定では、事前の作業は評価されなかった。このギャップを埋めるために、我々は、オイラー・ラグランジュ方程式(Euler-Lagrange equation)という保存則をオフロード駆動時の運動予測のためのデータ駆動ニューラルモデルに統合する、ニューラルシンボリックアプローチであるPhysORDを提案する。実験の結果,PhysORDは不確かさをモデル化することで車体の動きを正確に予測し,外乱を許容できることがわかった。精度と効率の両方で既存の手法を上回り、長期予測においてデータ効率の学習能力と一般化能力を示す。

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