Axel Barrau
収録論文 16本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
※arXiv著者名で収集。同姓同名の別人の論文が含まれる場合があります。
論文
- 未知の車輪半径とGNSSレバーアームを持つ車両のための不変フィルタリング状態推定2024/9/1
車輪速度の車輪半径とGNSSアンテナ位置が未知の車両に対し、不変拡張カルマンフィルタを構築し、シミュレーションで有効性を示した。
- 不変スムージングによる自己位置推定：IMUバイアスを考慮した手法自己位置推定2023/9/1
ロボットの自己位置推定において、IMUバイアスをより適切に扱うためTwo Frames Groupを不変スムージングの枠組みに統合し、KITTIデータセットで従来手法より頑健であることを示した。
- 低プロセスノイズ下での不変スムージング状態推定2022/4/1
運動センサが極めて正確でプロセスノイズが無い極限でも、リー群埋め込みを用いた不変スムージングが制約と整合する推定を理論的に示し、慣性航法の初期アライメントで有効性を確認した。
- ナビゲーション問題の幾何学状態推定2022/1/1
移動体のナビゲーション問題を包含する大規模なシステムクラスに対し、状態空間に群構造を系統的に与える新手法を提案し、線形観測器に近い性質を持つ観測器を導出した。
- 行列反転を用いない高精度位置推定のための因子グラフスムージングSLAM2020/9/1
高精度IMUの共分散行列が特異に近づく際の数値不安定性を回避するため、カルマンフィルタを基にした平滑化アルゴリズムを提案し、位置推定に応用した論文。
- 回転する地球を考慮したリー群上のIMUプリインテグレーションのための拡張姿勢への不確かさの関連付け状態推定2020/7/1
SE2(3)群上の拡張姿勢に不確かさを関連付ける理論を構築し、地球回転（遠心力・コリオリ力）を考慮した厳密なIMUプリインテグレーション式を導出した。シミュレーションとIMU-LiDAR融合実験で有効性を示した。
- IMU誤差伝播の数学的枠組みとプリインテグレーションへの応用状態推定2020/3/1
リー群SE_2(3)の対数線形性を利用し、IMUの位置・速度・姿勢の誤差伝播を厳密にモデル化する手法を提案。地球自転効果を含む正確なプリインテグレーション公式を導出した。
- 深層学習によるIMUジャイロのノイズ除去と開ループ姿勢推定姿勢推定2020/2/1
拡張畳み込みニューラルネットワークを用いてIMUジャイロのノイズを除去し、デッドレコニングでリアルタイムに3D姿勢を推定する手法を提案した論文。
- 多様体上のアンセンテッドカルマンフィルタ(UKF-M)のコード状態推定2020/2/1
リー群上のUKFを多様体に拡張した新しいUKF手法を提案し、PythonとMatlabのオープンソースフレームワークとして実装・公開した。
- 初期化不確かさを考慮した3D ICP共分散推定の新手法SLAM/位置合わせ2019/9/1
ICPによる位置合わせの不確かさを、初期化誤差やセンサノイズ、バイアスなど全誤差要因を考慮して推定する新手法を提案し、実データで従来法より良好な結果を示した。
- AIによるIMUデッドレコニングデッドレコニング2019/4/1
IMUのみを用いた車両のデッドレコニングにおいて、カルマンフィルタのノイズパラメータを深層学習で動的に適応させることで高精度な3D位置・速度・姿勢推定とバイアス自己校正を実現した論文。
- 車輪ロボットのための頑健な慣性航法システムRINS-W慣性航法2019/3/1
IMUのみを用いた車輪ロボットの長距離自己位置推定手法を提案。深層学習で停止や横滑りなしなどの状況を検出し、カルマンフィルタの擬似観測として統合することで、21km走行で誤差20mを達成した。
- 対称性を利用した可観測性に整合するEKF設計：ナビゲーションとSLAMへの応用状態推定2019/3/1
誤差の定義を変換群に適合させたEKFを構築し、不可観測方向を線形化モデルが自動的に保持することを証明。GPS拒否環境のナビゲーションやSLAMで標準EKFを上回る性能を示した。
- リー群上の不変スムージング状態推定2018/3/1
リー群上の群アフィン観測系に対し、線形化が現在の推定値に依存しない性質を利用して再線形化を削減する非線形スムージング法を提案し、ロボット自己位置推定で有効性を示した。
- 不変EKFによるEKF-SLAMの一貫性改善SLAM2015/10/1
EKF-SLAMの非可観測性に起因する不整合を、状態空間の対称性を考慮した不変EKFで解決できることを理論とモンテカルロ実験で示した論文。
- リー群上の内在的フィルタリングと姿勢推定への応用状態推定2013/10/1
リー群上で不変性を持つシステムの内在的フィルタリングを確率論的に定式化し、誤差分布の定常性や離散時間不変拡張カルマンフィルタを提案して姿勢推定に応用した論文。
