Sailing Towards Zero-Shot State Estimation using Foundation Models Combined with a UKF
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Combinando un modelo fundacional preentrenado en sistemas dinámicos sintéticos con el Filtro de Kalman Unscented para estimación de estado zero-shot.
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Preprint: 4 de septiembre de 2025. Publicación de congreso: IEEE CDC 2025 (9–12 de diciembre de 2025).
Resumen
Este trabajo combina un modelo fundacional basado en transformadores, preentrenado con sistemas dinámicos sintéticos, con un filtro de Kalman unscented. El modelo predice dinámicas no vistas y el filtro incorpora mediciones mediante un modelo de sensor conocido. La evaluación utiliza un banco de pruebas de un buque portacontenedores con dinámicas variables para estudiar la estimación de estado zero-shot. También se publican código y datos para reproducir los experimentos.
Cita
@inproceedings{holtmann2025sailing,
author = {Holtmann, Tobin and Stenger, David and Posada-Moreno, Andres and Solowjow, Friedrich and Trimpe, Sebastian},
booktitle = {2025 IEEE 64th Conference on Decision and Control (CDC)},
date = {2025},
doi = {10.1109/CDC57313.2025.11313025},
pages = {96--102},
title = {Sailing Towards Zero-Shot State Estimation using Foundation Models Combined with a UKF}
}