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摘要 - 运动预测对于自主越野驾驶至关重要，但是，由于车辆和地形之间的复杂相互作用，它比公路驾驶更大挑战。传统的基于物理的AP-在准确建模动态系统和外部干扰时会遇到困难。相比之下，数据驱动的神经网络需要广泛的数据集，并在明确捕获基本的物理定律方面挣扎，这很容易导致概括不良。通过合并两种方法的优点，神经符号方法提出了一个有希望的方向。这些方法将物理定律嵌入神经模型中，可能会显着改善概括性。但是，在实际世界环境中没有对越野驾驶的事务进行评估。为了弥合这一差距，我们提出了Physord，这是一种神经符号方法，将保护定律（即Euler-Lagrange方程）整合到数据驱动的神经模型中，以进行越野驾驶中的运动预测。我们的实验表明，物理学可以通过建模不确定性来准确预测车辆运动并耐受外部干扰。与数据驱动的方法相比，仅使用参数的3.1％，学到的动力学模型可实现46.7％的精度，证明了我们的神经符号方法的数据效率和出色的概括能力。
Physord：一种用于越野驾驶物理学运动预测的神经符号方法
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