Разработка гибридной нейронной сети глубокого обучения с использованием квадратнокорневого сигма-точечного фильтра Калмана для оценки массы автомобиля и уклона дороги
Аннотация
Дата поступления статьи: 16.12.2025В статье представлена гибридная нейронная сеть оценки массы автомобиля и продольного/поперечного уклонов дороги, объединяющая квадратнокорневой сигма-точечный фильтр Калмана и нейросетевую модель на базе энкодера трансформера с использованием перекрёстного внимания к остаткам оценивания. Предложенный подход сочетает физическую интерпретируемость фильтра с высокой аппроксимационной способностью нейросети. Для обеспечения внедрения на встраиваемых электронных блоках управления модель была упрощена с помощью преобразования знаний в компактную сеть долгой краткосрочной памяти. Результаты экспериментов в различных сценариях показали снижение средней ошибки более чем на 25 % при вычислительной задержке менее 0,3 мс.
Ключевые слова: оценка состояния транспортного средства, оценка уклона дороги, оценка массы автомобиля, нейросеть типа трансформер, перекрёстное внимание, адаптивная фильтрация, дистилляция знаний, квадратнокорневой сигма-точечный фильтр Калмана
1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ