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/2404.01596v3
• Date: Tue, 22 Oct 2024 15:47:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-23 14:24:32.724007
• 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:
• 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. The learned dynamics model achieves 46.7% higher accuracy using only 3.1% of the parameters compared to data-driven methods, demonstrating the data efficiency and superior generalization ability of our neural-symbolic method.
• 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。 学習された力学モデルは、データ駆動手法と比較してパラメータの3.1%しか使用せず、46.7%高い精度を実現し、我々のニューラルシンボリック法におけるデータ効率と優れた一般化能力を実証した。

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