論文の概要: Performance Evaluation of Deep Learning-Based State Estimation: A Comparative Study of KalmanNet

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.16930v1
• Date: Mon, 25 Nov 2024 20:59:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-27 13:30:51.186530
• Title: Performance Evaluation of Deep Learning-Based State Estimation: A Comparative Study of KalmanNet
• Title（参考訳）: ディープラーニングによる状態推定の性能評価:KalmanNetの比較検討
• Authors: Arian Mehrfard, Bharanidhar Duraisamy, Stefan Haag, Florian Geiss,
• Abstract要約: KF(Kalman Filters)は、リアルタイム状態推定アプリケーションの基本である。 本研究では,1つの代表的なモデルであるKalmanNetを,実環境下での性能を評価するために,自動車レーダデータに基づいて選定・評価した。 その結果、KalmanNetはIMMフィルタよりも優れており、KalmanNetのようなデータ駆動型メソッドは有望であるが、現在の信頼性と堅牢性の欠如は安全クリティカルなアプリケーションには不適であることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.26665679188139185
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• Abstract: Kalman Filters (KF) are fundamental to real-time state estimation applications, including radar-based tracking systems used in modern driver assistance and safety technologies. In a linear dynamical system with Gaussian noise distributions the KF is the optimal estimator. However, real-world systems often deviate from these assumptions. This deviation combined with the success of deep learning across many disciplines has prompted the exploration of data driven approaches that leverage deep learning for filtering applications. These learned state estimators are often reported to outperform traditional model based systems. In this work, one prevalent model, KalmanNet, was selected and evaluated on automotive radar data to assess its performance under real-world conditions and compare it to an interacting multiple models (IMM) filter. The evaluation is based on raw and normalized errors as well as the state uncertainty. The results demonstrate that KalmanNet is outperformed by the IMM filter and indicate that while data-driven methods such as KalmanNet show promise, their current lack of reliability and robustness makes them unsuited for safety-critical applications.
• Abstract（参考訳）: カルマンフィルタ(KF)は、現代の運転支援システムや安全技術で使用されるレーダーベースのトラッキングシステムを含む、リアルタイム状態推定アプリケーションの基本である。 ガウス雑音分布を持つ線形力学系において、KFは最適推定器である。 しかし、現実世界のシステムはこれらの前提から逸脱することが多い。 この偏りと、多くの分野にわたるディープラーニングの成功が組み合わさって、深層学習をアプリケーションフィルタリングに活用するデータ駆動アプローチの探求につながった。 これらの学習状態推定器は、しばしば従来のモデルベースシステムより優れていると報告される。 本研究では, 実環境下での性能を評価し, 対話型マルチモデル (IMM) フィルタと比較するために, カーレーダデータを用いて, 代表的なモデルであるKalmanNetを選定し, 評価した。 評価は、生および正規化されたエラーと状態の不確実性に基づく。 その結果、KalmanNetはIMMフィルタで性能が優れており、KalmanNetのようなデータ駆動方式は有望であるが、現在の信頼性と堅牢性の欠如は安全クリティカルなアプリケーションには不適であることを示している。

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