論文の概要: Data-Driven Approaches for Modelling Target Behaviour

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.10538v1
• Date: Mon, 14 Oct 2024 14:18:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-10-29 21:05:04.644581
• Title: Data-Driven Approaches for Modelling Target Behaviour
• Title（参考訳）: ターゲットビヘイビアをモデル化するためのデータ駆動アプローチ
• Authors: Isabel Schlangen, André Brandenburger, Mengwei Sun, James R. Hopgood,
• Abstract要約: 追跡アルゴリズムの性能は、対象の力学に関する選択されたモデル仮定に依存する。 本稿では,物体の動きを記述するために機械学習を利用する3つの異なる手法の比較研究を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.5495593104596401
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The performance of tracking algorithms strongly depends on the chosen model assumptions regarding the target dynamics. If there is a strong mismatch between the chosen model and the true object motion, the track quality may be poor or the track is easily lost. Still, the true dynamics might not be known a priori or it is too complex to be expressed in a tractable mathematical formulation. This paper provides a comparative study between three different methods that use machine learning to describe the underlying object motion based on training data. The first method builds on Gaussian Processes (GPs) for predicting the object motion, the second learns the parameters of an Interacting Multiple Model (IMM) filter and the third uses a Long Short-Term Memory (LSTM) network as a motion model. All methods are compared against an Extended Kalman Filter (EKF) with an analytic motion model as a benchmark and their respective strengths are highlighted in one simulated and two real-world scenarios.
• Abstract（参考訳）: 追跡アルゴリズムの性能は、ターゲットの力学に関する選択されたモデル仮定に強く依存する。 選択したモデルと真の対象運動との間に強いミスマッチがある場合、トラックの品質は低下するか、トラックが失われやすい。 それでも、真の力学は先入観として知られていないかもしれないし、あるいは計算可能な数学的定式化で表すには複雑すぎるかもしれない。 本稿では、機械学習を用いて、トレーニングデータに基づいて、基礎となる物体の動きを記述する3つの異なる方法の比較研究を行う。 第1の方法は物体の動きを予測するためのガウス過程(GP)上に構築され、第2の方法は干渉多重モデル(IMM)フィルタのパラメータを学習し、第3の方法は移動モデルとしてLong Short-Term Memory(LSTM)ネットワークを使用する。 拡張カルマンフィルタ (EKF) とベンチマークとして解析運動モデルを比較し, それぞれの強みを1つのシミュレーションと2つの実世界のシナリオで強調する。

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