論文の概要: Data-driven Probabilistic Trajectory Learning with High Temporal Resolution in Terminal Airspace

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.17359v1
• Date: Wed, 25 Sep 2024 21:08:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-30 11:54:28.967727
• Title: Data-driven Probabilistic Trajectory Learning with High Temporal Resolution in Terminal Airspace
• Title（参考訳）: 終端空域における高時間分解能データ駆動確率軌道学習
• Authors: Jun Xiang, Jun Chen,
• Abstract要約: 混合モデルとSeq2seqに基づくニューラルネットワークの予測および特徴抽出機能を活用するデータ駆動学習フレームワークを提案する。 このフレームワークでトレーニングした後、学習したモデルは長期予測精度を大幅に向上させることができる。 提案手法の精度と有効性は,予測された軌道と基礎的真実とを比較して評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.688760969026305
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Predicting flight trajectories is a research area that holds significant merit. In this paper, we propose a data-driven learning framework, that leverages the predictive and feature extraction capabilities of the mixture models and seq2seq-based neural networks while addressing prevalent challenges caused by error propagation and dimensionality reduction. After training with this framework, the learned model can improve long-step prediction accuracy significantly given the past trajectories and the context information. The accuracy and effectiveness of the approach are evaluated by comparing the predicted trajectories with the ground truth. The results indicate that the proposed method has outperformed the state-of-the-art predicting methods on a terminal airspace flight trajectory dataset. The trajectories generated by the proposed method have a higher temporal resolution(1 timestep per second vs 0.1 timestep per second) and are closer to the ground truth.
• Abstract（参考訳）: 飛行軌道の予測は、大きな意義を持つ研究分野である。 本稿では,混合モデルとSeq2seqに基づくニューラルネットワークの予測・特徴抽出機能を活用し,誤り伝播と次元減少による課題に対処するデータ駆動学習フレームワークを提案する。 このフレームワークを用いてトレーニングした後、学習したモデルは過去の軌跡や文脈情報から、長期予測精度を著しく向上させることができる。 提案手法の精度と有効性は,予測された軌道と基礎的真実とを比較して評価する。 その結果, 提案手法は, 終端飛行軌道データセット上での最先端の予測手法よりも優れていたことが示唆された。 提案手法により生成された軌道は, 時間分解能が高い(1 秒間(1 秒対 0.1 秒間)。

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