Jan, 2024
基于机器学习的列维群上离散时间系统的状态观测器
Machine learning based state observer for discrete time systems evolving on Lie groups
Soham Shanbhag, Dong Eui Chang
TL;DR该论文提出了一种基于机器学习的观测器设计，其状态限制在系统演变的 Lie 群上，使用深度学习网络来预测 Lie 群上的误差项，并利用 Lie 代数到群的映射、群作用以及当前状态来估计下一个时期的状态，该模型是纯数据驱动的，无需系统的模型。通过对刚体旋转和平移系统的蒙特卡洛模拟验证了该方法的有效性。