Synthetic Data Generation for Minimum-Exposure Navigation in a Time-Varying Environment using Generative AI Models

📄 arXiv: 2503.06619v1 📥 PDF

作者: Nachiket U. Bapat, Randy C. Paffenroth, Raghvendra V. Cowlagi

分类: cs.LG, eess.SY

发布日期: 2025-03-09

备注: Accepted for 2025 ECC

💡 一句话要点

提出S-VRNN模型，用于时变环境中最小暴露导航的合成数据生成。

🎯 匹配领域: 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation)

关键词: 合成数据生成 变分循环神经网络 自主导航 时变环境 生成式AI

📋 核心要点

  1. 现有方法在真实数据量少时，难以生成高质量的环境特征样本，阻碍了自主导航算法的训练和验证。
  2. 提出分裂变分循环神经网络（S-VRNN），利用少量真实数据和已知的系统动态，学习环境特征的潜在表示。
  3. 实验表明，即使在少量真实数据下，S-VRNN也能生成与真实数据统计特性相似的合成数据。

📝 摘要（中文）

本文研究了用于自主车辆导航的环境特征合成样本生成问题。这些特征由一个时空变化的标量场描述，我们称之为威胁场。已知威胁场具有一些受过程噪声影响的潜在动态。同时，也存在一些关于各种威胁场观测的“真实世界”数据。假设“真实世界”数据的量相对较小。目标是合成在统计上与数据相似的样本。提出的解决方案是一种生成式人工智能模型，我们称之为分裂变分循环神经网络（S-VRNN）。S-VRNN融合了变分自编码器（一种广泛使用的生成模型）和循环神经网络（用于学习数据中的时间依赖性）的能力。这项工作的主要创新在于，我们将S-VRNN的潜在空间分成两个子空间。一个子空间中的潜在变量使用“真实世界”数据学习，而另一个子空间中的潜在变量使用数据以及已知的底层系统动态学习。通过数值实验，我们证明了所提出的S-VRNN可以合成在统计上与训练数据相似的数据，即使在“真实世界”训练数据量非常小的情况下。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决自主车辆在时变环境中导航时，由于真实环境数据量不足，难以训练和验证导航算法的问题。现有方法在数据稀缺的情况下，生成的环境特征样本质量不高，无法有效反映真实环境的统计特性，导致导航算法的性能下降。

核心思路：论文的核心思路是将生成模型与已知的环境动态知识相结合，从而在少量真实数据的基础上，生成更逼真的环境特征样本。具体而言，通过将潜在空间分解为两个子空间，分别学习真实数据和系统动态的表示，从而实现对环境特征的更全面建模。

技术框架：论文提出的S-VRNN模型基于变分自编码器（VAE）和循环神经网络（RNN）。VAE用于学习数据的潜在表示，RNN用于捕捉数据的时间依赖性。S-VRNN的关键在于将VAE的潜在空间分为两个子空间：一个子空间学习真实数据的表示，另一个子空间学习系统动态的表示。模型训练时，同时使用真实数据和基于系统动态生成的数据。

关键创新：该论文的关键创新在于提出了分裂潜在空间的S-VRNN结构。通过将潜在空间分解为数据驱动和动态驱动两个部分，模型能够更好地利用少量真实数据和已知的系统动态，从而生成更逼真的环境特征样本。这种结构能够有效缓解数据稀缺问题，提高生成模型的泛化能力。

关键设计：S-VRNN使用VAE的重参数化技巧进行训练，并使用RNN来建模潜在变量的时间依赖性。损失函数包括重构损失、KL散度和动态约束损失。动态约束损失用于约束动态驱动子空间的潜在变量，使其符合已知的系统动态。具体的网络结构和参数设置根据具体应用场景进行调整。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，即使在少量真实数据的情况下，S-VRNN生成的合成数据在统计特性上与真实数据非常相似。通过对比实验，验证了S-VRNN在数据生成质量上的优越性。该方法能够有效缓解数据稀缺问题，为自主导航算法的训练和验证提供有力支持。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于自主驾驶、机器人导航等领域，尤其是在环境数据获取困难或成本高昂的场景下。通过合成数据，可以有效降低数据采集成本，加速算法开发和验证过程，并提高系统在未知环境中的鲁棒性。未来，该方法可扩展到更复杂的环境建模和预测任务中。

📄 摘要（原文）

We study the problem of synthetic generation of samples of environmental features for autonomous vehicle navigation. These features are described by a spatiotemporally varying scalar field that we refer to as a threat field. The threat field is known to have some underlying dynamics subject to process noise. Some "real-world" data of observations of various threat fields are also available. The assumption is that the volume of real-world'' data is relatively small. The objective is to synthesize samples that are statistically similar to the data. The proposed solution is a generative artificial intelligence model that we refer to as a split variational recurrent neural network (S-VRNN). The S-VRNN merges the capabilities of a variational autoencoder, which is a widely used generative model, and a recurrent neural network, which is used to learn temporal dependencies in data. The main innovation in this work is that we split the latent space of the S-VRNN into two subspaces. The latent variables in one subspace are learned using thereal-world'' data, whereas those in the other subspace are learned using the data as well as the known underlying system dynamics. Through numerical experiments we demonstrate that the proposed S-VRNN can synthesize data that are statistically similar to the training data even in the case of very small volume of ``real-world'' training data.