論文の概要: Reinforcement Learning Trained Observer Control for Bearings-Only Tracking

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.02120v1
• Date: Mon, 04 May 2026 00:55:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-05 20:33:50.090625
• Title: Reinforcement Learning Trained Observer Control for Bearings-Only Tracking
• Title（参考訳）: ベアリングオンリートラッキングのための強化学習型オブザーバ制御
• Abstract要約: 本稿では、自律型ベアリングのみの移動目標追跡のための強化学習に基づくオブザーバ制御ポリシーを開発する。 報酬関数は、絶対目標位置推定誤差の最小化とCKF推定一貫性の維持という、2つの矛盾する目標に対処するように設計されている。 その結果、DQNの$0.7ドルのポリシーは、正確性と堅牢性の間の最良のトレードオフを達成していることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9167082845109437
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper develops a deep reinforcement learning based observer control policy for autonomous bearings-only tracking of a moving target. The observer manoeuvre problem is formulated as a belief Markov decision process, where the belief state is represented by the posterior of a cubature Kalman filter (CKF). The reward function is designed to address two conflicting objectives: minimising the absolute target position estimation error (Euclidean distance) and maintaining CKF estimation consistency (Mahalanobis distance). The reward is formulated as a geometric interpolation between the two objectives on the Pareto front, parametrised by a weighting factor $β\in [0,1]$. The policy is implemented as a deep Q-network (DQN) trained over 50,000 episodes. Performance is evaluated over 5,000 Monte Carlo episodes and compared against two baselines: the perpendicular-to-bearing heuristic and the D-optimal Fisher information maximisation criterion. The results show that the DQN policy at $β= 0.7$ achieves the best trade-off between accuracy and robustness: it matches the information-theoretic baseline on mean tracking accuracy while reducing the worst-case error by nearly a factor of ten, owing to the implicit filter-consistency regularisation provided by the Mahalanobis term in the reward.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,自律型ベアリングのみの移動目標追跡のための深層強化学習に基づくオブザーバ制御ポリシーを開発する。 オブザーバの操作問題は、信念マルコフ決定過程として定式化され、その信念状態はキューブカルマンフィルタ(CKF)の後部で表される。 報酬関数は、絶対目標位置推定誤差(ユークリッド距離)の最小化と、CKF推定一貫性(マハラノビス距離)の維持という、2つの矛盾する目標に対処するように設計されている。 報酬はパレート前面の2つの目的の間の幾何学的補間として定式化され、重み付け係数$β\in [0,1]$でパラメトリされる。 このポリシーは、5万エピソード以上のトレーニングを受けたディープQネットワーク(DQN)として実装されている。 5000回以上のモンテカルロエピソードの評価を行い、垂直から垂直までのヒューリスティックとD-最適フィッシャー情報最大化基準の2つの基準線と比較した。 その結果、DQNの$β=0.7$のポリシーは、平均追跡精度で情報理論ベースラインと一致し、最悪の場合の誤差を10倍近く減らし、報酬としてマハラノビス項によって提供される暗黙のフィルタ整合正則化により、精度とロバスト性の間の最良のトレードオフが得られることがわかった。

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