用于估计与跟踪的可解释增强物理模型
系统与控制
2025-06-10 v2 系统与控制
摘要
状态空间估计和跟踪依赖于准确的动力学模型才能表现良好。然而，在复杂场景中获取准确的动力学模型或适应系统的变化，给估计过程带来了挑战。最近，增强物理模型（APBM）作为一种应对这些挑战的有吸引力策略出现，它遵循增强状态空间估计方法，在运行中学习小型自适应神经网络与已知物理模型（PBM）的组合。在这种场景下引入数据驱动组件时的一个主要问题是，可能会损害估计状态的含义（或可解释性）。在本工作中，我们提出了一种新颖的约束估计策略，将 APBM 动力学约束在接近 PBM 的范围内。这种新颖的状态空间约束方法比传统的 APBM 方法提供了更灵活的施加约束的方式。我们在雷达跟踪场景下的实验展示了所提方法的不同方面以及所施加约束固有的权衡。
引用
@article{arxiv.2505.19953,
title = {Interpretable Augmented Physics-Based Model for Estimation and Tracking},
author = {Ondřej Straka and Jindřich Duník and Pau Closas and Tales Imbiriba},
journal= {arXiv preprint arXiv:2505.19953},
year = {2025}
}
备注
Accepted for presentation at the FUSION 2025 conference