Deep Modeling of Non-Gaussian Aleatoric Uncertainty

深度学习提供了一种有前途的新方法，可以准确地建模机器人估计系统中的不确定性，特别是当不确定性分布不符合传统的固定和高斯分布假设时。在本研究中，我们制定并评估了三种基本的深度学习方法，用于条件概率密度建模，以量化非高斯的不确定性：参数化建模、离散化建模和生成建模。我们系统地比较了这三种方法在模拟的非高斯密度以及实际的地形相对导航数据上的各自优缺点。我们的结果表明，这些深度学习方法可以准确地捕捉复杂的不确定性模式，突显了它们提高估计系统可靠性和鲁棒性的潜力。

本篇论文旨在解决机器人定位系统中的不确定性建模问题，特别是当不确定性分布不符合传统的固定和高斯分布的假设时。该问题是一个相对较新的问题。

论文提出了三种基本的深度学习方法来进行条件概率密度建模，以量化非高斯的不确定性：参数化建模、离散化建模和生成式建模。通过在模拟的非高斯密度和真实世界的地形相对导航数据上系统比较了这三种方法的优缺点，结果表明这些深度学习方法可以准确地捕捉复杂的不确定性模式，从而提高估计系统的可靠性和鲁棒性。

值得注意的是，本文展示了三种深度学习方法在解决非高斯分布不确定性建模方面的优点和局限性。实验设计严谨，既使用了模拟数据集，又使用了真实世界的数据集进行了验证。此外，本文还提供了开源代码，有助于研究者进一步探索该领域。

在这个领域最近的相关研究包括：1.《深度学习在机器人感知和控制中的应用》；2.《深度学习在机器人不确定性建模中的应用》；3.《基于深度学习的机器人自主导航研究》等。