Online Residual Learning für bessere Vorhersagen

Vorhersagen auf Basis von Daten sind super wichtig in verschiedenen Bereichen wie Finanzen, Robotik und Sicherheit. Oft glauben wir, wir wissen, welches Modell die Daten erzeugt, die wir vorhersagen wollen, aber manchmal ist das nicht der Fall. Das Modell kann sich im Laufe der Zeit ändern oder komplett unbekannt sein. In solchen Situationen können wir auf zwei Hauptarten lernen: mit Offline-Daten oder mit Online-Daten.

Offline-Lernen nutzt historische Daten, um ein Modell für das Ziel zu erstellen, das wir vorhersagen wollen. Dieser Ansatz kann ziemlich genau sein, wenn die Daten, die wir vorhersagen wollen, aus einer ähnlichen Verteilung wie die Trainingsdaten stammen. Doch wenn sich die Daten ändern, kann die Leistung nachlassen.

Auf der anderen Seite konzentriert sich das Online-Lernen darauf, sich an neue Daten anzupassen, sobald sie verfügbar sind. Diese Methode kann sich schnell an Veränderungen anpassen, ist aber anfangs vielleicht nicht so genau, weil ihr das Vorwissen fehlt.

In unserer Arbeit stellen wir eine neue Methode namens Online Residual Learning (ORL) vor. Dieser Ansatz kombiniert Offline-Vorhersagen mit Online-Lernen, um die Vorhersage unbekannter Ziele, wie Fussgänger, zu verbessern.

#Online Residual Learning (ORL)

ORL arbeitet auf zwei Ebenen. Auf der ersten Ebene nutzen wir vergangene Daten, um den Unterschied oder den residualen Fehler zwischen Offline-Vorhersagen und dem tatsächlichen Ziel zu lernen. Auf der zweiten Ebene behandeln wir diese gelernten Vorhersagen als Experten und kombinieren sie, um eine Gesamtschätzung zu machen.

Statt Modelle neu zu trainieren oder sie drastisch anzupassen, bietet ORL einen Weg, um gängige Probleme zu umschiffen, während es gleichzeitig flexibel und anpassungsfähig bleibt. Das bedeutet, wir können das Wissen aus zuvor trainierten Modellen nutzen, ohne das, was wir unterwegs lernen, zu verlieren.

#Vorhersage von Fussgängern

Wir wenden ORL speziell auf die Vorhersage von Fussgängerbewegungen an. Das ist ein wichtiger Schritt in Bereichen wie selbstfahrende Autos und Stadtplanung. Mit Daten aus einem bekannten Drohnendatensatz haben wir herausgefunden, dass ORL besser abschneidet als Methoden, die sich nur auf Offline- oder Online-Vorhersagen stützen.

Wir beginnen mit Offline-Vorhersagen, um unsere Online-Vorhersagen zu leiten. Dieses Vorwissen nutzen wir, um unsere Vorhersagen von Anfang an zu verbessern. Das hat klare Vorteile gezeigt, da es die Stärken beider Lernarten kombiniert.

#Die Vorteile unserer Methode

1. Methodenkombination: Durch die Verwendung von Offline-Vorhersagen können wir mit guten Anfangsschätzungen starten. Das ist besonders nützlich beim Verfolgen von Fussgängern, wo sich die Dinge schnell ändern können.

2. Online-Anpassung: Während wir mehr Daten sammeln, verfeinern wir kontinuierlich unsere Vorhersagen, ohne das Offline-Wissen komplett zu vergessen. So können wir uns an die individuellen Bewegungen der Fussgänger anpassen.

3. Bessere Genauigkeit: Unsere Methode hat eine verbesserte Leistung bei der Vorhersage von Fussgängerbewegungen im Vergleich zu traditionellen Methoden gezeigt und bietet mehr Zuverlässigkeit in sicherheitskritischen Anwendungen.

#Wie es funktioniert

Das Wesentliche von ORL liegt in seiner Strategie. Auf der unteren Ebene berechnen wir die Fehler zwischen Offline-Vorhersagen und den tatsächlichen Bewegungen der Fussgänger. Dann passen wir diese Vorhersagen basierend auf dem, was wir aus den Fehlern lernen, an.

Dieser zweistufige Ansatz ermöglicht es uns, einfache Modelle für die Online-Anpassung zu nutzen, während wir auf das Fachwissen unserer Offline-Vorhersagen vertrauen. Durch die Kombination dieser Vorhersagen bilden wir eine genauere Gesamtschätzung.

#Simulations Ergebnisse

Um ORL zu bewerten, haben wir es mit einem grossen Datensatz von Fussgängerbewegungen getestet, die von Drohnen erfasst wurden. Dieser Datensatz umfasst viele Trajektorien aus verschiedenen Umgebungen.

Wir haben alle kurzen oder irrelevanten Datenpunkte herausgefiltert, um uns auf klare Beispiele zu konzentrieren. Unser Setup ermöglichte es uns, die ORL-Methode direkt mit rein Online-Methoden und solchen, die nur auf Offline-Vorhersagen basierten, zu vergleichen.

Die Ergebnisse waren beeindruckend. ORL übertraf beide anderen Methoden und bewies seine Fähigkeit, die Vorteile von Offline-Vorhersagen mit der Anpassungsfähigkeit des Online-Lernens zu kombinieren.

#Fazit

Zusammenfassend bietet Online Residual Learning ein mächtiges Werkzeug für die Vorhersage von Bewegungen in Echtzeit. Durch die Kombination von Offline-Wissen mit Online-Anpassungsfähigkeit verbessern wir unsere Vorhersagen erheblich.

Unsere laufende Arbeit wird sich darauf konzentrieren, wie wir unsere Residuen auswählen und neue Anwendungen erkunden, in denen diese Methode nützlich sein kann. Es gibt auch das Potenzial, zusätzliche Informationen wie Hindernisse in der Umgebung zu integrieren, die die Vorhersagegenauigkeit weiter verbessern könnten.

Das Versprechen von ORL ist klar, da es die Lücke zwischen traditionellen Offline-Ansätzen und der dynamischen Natur des Online-Lernens überbrückt und es zu einer wertvollen Methode für die Vorhersage verschiedener Arten von Zielen macht, besonders in komplexen und sich verändernden Umgebungen.