Itzik Klein
収録論文 67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
- NAViLoss: 物理整合性を考慮した水中ナビゲーション認識型デュアル残差損失関数水中ナビゲーション2026/10/7
AUVの速度推定において、ナビゲーション状態とDVLビーム整合性の両方を考慮したロバストで不確実性を扱う損失関数NAViLossを提案し、DeepONetと組み合わせて実海域データで評価した。
- 自律水上車両のためのEMログ較正のベンチマーク評価自律水上車両2026/9/30
自律水上車両において、動的な海況下で4つの較正モデルと2つの推定パイプラインを比較評価し、バイアス・スケール誤差モデルとカルマンフィルタの組み合わせが速度推定精度を71%向上させることを実証した。
- AUVのためのニューラル支援による統合アライメント・キャリブレーション手法水中ロボット/センサ融合2026/8/23
AUVの慣性航法とDVLの融合に必要な初期化処理を、2つのニューラルネットワーク（ResAlignNetとDCNet）で置き換え、単一のほぼ等速度軌道と25秒のデータだけで従来法より速度誤差を平均68.7%削減する手法を提案した。
- GNSS遮断環境向けベイズ学習強化ディープスムージングナビゲーション2026/6/1
GNSSが使えない環境でのナビゲーション精度を高めるため、ベイズ平滑化にトランスフォーマーによる学習を組み合わせた手法を提案し、クアッドローターのデータで精度向上を実証した。
- DVL-DeepONet：耐障害性水中航法のための物理誘導オペレータ学習水中航法2026/6/1
AUVの航法において、DVLの欠損やノイズ、慣性センサ非搭載時でも速度推定を可能にする、物理的整合性を考慮したディープニューラルオペレータフレームワークを提案した。
- 情報支援によるDVLキャリブレーション水中ナビゲーション2026/6/1
GNSSが使えない環境でもDVLの自己キャリブレーションを可能にし、GNSS利用時も精度を向上させる情報支援キャリブレーション手法を提案した。実データで最大35%の速度推定精度向上を確認した。
- 車輪搭載慣性センサとGNSSのAI支援融合による高精度位置推定自己位置推定2026/6/1
車輪に取り付けた慣性センサとGNSSを、ニューラルネットワークと誤差状態拡張カルマンフィルタで融合し、位置精度を約46%向上させる手法を提案した。
- GNSS由来の加速度計測を用いたINS/GNSS状態推定の強化状態推定2026/5/1
GNSS位置情報と運動モデルから加速度を推定し、INS/GNSSフィルタに統合することで、特に低ダイナミクス時の姿勢・センサ誤差の可観測性を改善し、位置精度を向上させた。実データ2種で平均位置誤差を11.40%と20.74%削減した。
- AI支援による自律型水中ビークル航法の進歩水中航法2026/5/1
自律型水中ビークル（AUV）の航法精度向上のため、慣性航法システムとドップラー速度ログ、カメラを統合するセンサフュージョン技術と、AI駆動の学習アプローチによる慣性デッドレコニング改善を解説した章。
- ニューラル支援による移動中の自己方位整定自律航法2026/4/1
自律型海洋プラットフォームの初期方位推定を、モデルベース手法と同じ入力でニューラルネットワークを用いて高速かつ高精度に行う手法を提案した。実データで精度53%向上、整定時間67%短縮を達成。
- 無人地上車両ナビゲーションのためのハイブリッドニューラル支援アンセンテッドカルマンフィルタ状態推定2026/3/1
慣性センサとGNSSの融合に用いるUKFのノイズ共分散を、シミュレーションデータのみで訓練した深層ニューラルネットワークが実測値から予測するハイブリッド推定手法を提案し、3データセットで位置精度を向上させた。
- ニューラル支援適応イノベーションに基づく不変カルマンフィルタフィルタリング/航法2026/3/1
リー群上で不変フィルタ理論とニューラルネットによる適応ノイズ推定を組み合わせ、実世界の水中航法で位置精度を向上させた。
- ベイズ学習と深層平滑化を統合した慣性航法の高精度化位置推定2026/3/1
慣性/GNSS統合航法の後処理精度を高めるため、古典的な2フィルタ平滑化にTransformerベースのニューラルネットを組み合わせ、共分散行列の修正と平滑化誤差への補正をベイズ枠組み内で学習するフレームワークBLENDSを提案した。実データで最大63%の水平位置精度向上を確認。
- 犬のデッドレコニングのためのモデルベースおよびニューラル支援アプローチ位置推定2026/3/1
慣性センサのみを用いて生物学的な犬とロボット犬の正確な位置推定を行うため、モデルベースとニューラル支援の3つのアルゴリズムを提案し、実データで評価した。
- 等式・不等式制約を統合した二分岐型INS/GNSS融合GNSS/INS融合2026/2/1
都市環境でのGNSS遮蔽時に、等号制約と不等式制約を分散重み付けで融合する二分岐型情報支援フレームワークを提案し、追加センサなしで車両ナビゲーションの精度を改善した。
- 車輪・車体慣性センサ融合による厳環境下での純慣性航法慣性航法2026/1/1
車輪と車体に搭載した慣性センサを組み合わせ、GNSSが使えない環境でも高精度に自己位置推定する純慣性航法システムを提案。
- PiDR: 自律プラットフォームのための物理情報に基づく慣性デッドレコニング慣性航法2026/1/1
GNSSや視覚情報が使えない環境で、慣性センサのみを用いた航法において、物理法則を学習に組み込むことで軌道のずれを抑え、測位精度を29%以上改善するフレームワークを提案した。
- ICD-Net: ドローン向け視覚慣性SLAMのための慣性共分散変位ネットワークVLA2025/12/1
生の慣性計測データから変位と不確かさを学習し、VINS-Fusionの最適化に残差制約として組み込むことで、ドローンの視覚慣性SLAMの性能を向上させるフレームワークを提案。
- 姿勢情報不要のニューラルネットワークによる低コスト静止加速度センサのバイアス推定センサキャリブレーション2025/11/1
センサの向きや回転を必要とせず、静止状態の加速度センサのバイアスをニューラルネットワークで推定するキャリブレーション手法を提案し、従来法より52%以上誤差を低減した。
- ResAlignNet: データ駆動型INS/DVLアライメント手法ナビゲーション2025/11/1
1D ResNet-18を用いて慣性航法装置とドップラー速度計のアライメントを深層学習で最適化し、短時間で高精度なアライメントを実現する手法を提案。
- 単眼カメラと慣性センサを用いたマイクロドローンのための同時位置推定と3DセミデンスマッピングSLAM2025/11/1
単眼カメラと慣性センサを組み合わせ、軽量な深層学習による深度予測とエッジ検出でセミデンスな3Dマップをリアルタイム生成するSLAMシステムを提案。DJI Telloで自律ナビゲーションと障害物回避を実証した。
- 拡散デノイザ支援によるジャイロコンパスナビゲーション2025/7/1
低コストジャイロのノイズを拡散モデルで除去し、学習ベースの方位推定精度を向上させる手法を提案した。
- C-ZUPT：静止性を利用した空中ホバリング状態推定2025/7/1
空中プラットフォームでも準静的平衡状態を検出して速度更新を行うC-ZUPTを提案し、慣性ドリフトを抑えてホバリングの安定性とエネルギー効率を向上させた。
- MoRPI-PINN: 移動ロボットの純慣性航法のための物理情報ニューラルネットワークフレームワーク慣性航法2025/7/1
物理法則を組み込んだニューラルネットワークにより、慣性センサのみを用いた移動ロボットの位置推定精度を大幅に向上させる手法を提案し、実世界実験で85%以上の精度改善を達成した。
- 非線形伝播モデルを用いた無香料カルマンフィルタによる航法応用状態推定2025/7/1
航法誤差状態ベクトルの非線形動学モデルに従ってシグマ点を伝播させる新しい手法を導入し、自律型水中航走体の実センサデータでフィルタ精度と航法性能の向上を実証した。
- 長時間のDVL途絶に耐えるTransformerベース水中慣性航法水中ナビゲーション2025/4/1
DVLが最大50秒途絶する状況でも、慣性センサと過去のDVLデータからTransformerで速度を推定し、EKFに統合することで水中航法精度を大幅に改善した。
- データ駆動型INS/DVLアライメント手法sim2real2025/3/1
慣性センサとDVLの融合に必要なアライメントを、深層学習でエンドツーエンドに推定し、精度と収束時間を改善する手法を提案した。
- GNSS非依存環境におけるセンサフュージョン航法のための自律型USVの設計と実験的検証センサフュージョン/航法2025/3/1
低コストで可搬性の高い自律型無人水上艇MARVELを開発し、GNSSが使えない海上でのセンサフュージョン航法アルゴリズムを実環境で検証した。
- WMINet: 車輪搭載慣性センサと深層学習による移動ロボット測位測位/慣性ナビゲーション2025/3/1
車輪に取り付けた慣性センサのみから移動ロボットの位置を推定する深層学習手法を提案し、周期軌道と車輪間距離制約を組み合わせて従来法より66%精度を改善した。
- 適応型ニューラルアンセンテッドカルマンフィルタ状態推定2025/3/1
プロセスノイズ共分散行列をニューラルネットワークで適応的に推定する手法を提案し、自律水中航法のセンサ融合問題で有効性を示した。
- 相互相関を考慮した深層INS/DVL融合による水中航法の高精度化水中航法/センサ融合2025/3/1
深層学習によるDVL速度推定を拡張カルマンフィルタに統合する際に生じる過程・観測ノイズ間の相互相関を明示的に扱う枠組みを提案し、実海域データで速度・姿勢推定精度を10%以上改善した。
- DVLと深層学習によるAUV加速度予測水中ロボティクス2025/3/1
DVLの過去の速度計測からAUVの加速度ベクトルを推定するエンドツーエンド深層学習手法を提案し、モデルベース手法より65%以上の精度向上を達成した。
- ガウス過程回帰による水中ナビゲーションの高精度化水中ナビゲーション2025/2/1
DVLの速度推定に多出力ガウス過程回帰を用い、不確かさを考慮した適応的EKFで水中航法精度を約20%改善した。
- 周期的軌道を飛ぶクアッドロータのニューラルデッドレコニング状態推定2025/2/1
周期的な軌道を飛行するクアッドロータにおいて、慣性センサの読み値をニューラルネットワークに入力して位置ベクトルを直接推定し、屋内・屋外で従来の深層学習手法より高精度なデッドレコニングを実現した。
- ニューラル慣性回帰ネットワークの強化：データ駆動型の視点慣性センシング2025/1/1
慣性センサの深層学習性能を向上させる13のデータ駆動型手法を定義し、6つのデータセットで評価した。回転とノイズ付加によるデータ拡張が最も効果的であることを示した。
- ヘビの動きに着想を得たハイブリッド学習による移動ロボットの測位慣性測位2024/11/1
ヘビのような蛇行運動を行う移動ロボットの慣性センサデータから、ニューラルネットワークで移動距離を推定し、測位誤差を33%改善するフレームワークMoRPINetを提案した。
- DCNet: データ駆動型DVLキャリブレーション手法キャリブレーション2024/10/1
2次元畳み込みカーネルを用いたデータ駆動型フレームワークDCNetにより、ほぼ一定速度の軌道でDVLを迅速にキャリブレーションし、精度と時間を大幅に改善する。
- 深層学習によるジャイロスコープの迅速キャリブレーションキャリブレーション2024/9/1
深層学習を用いて低コストジャイロスコープのキャリブレーション時間を最大89%短縮するエンドツーエンドCNNを提案し、複数の実機・仮想ジャイロスコープを活用して性能を評価した。
- 建設現場における分散・非対称マルチエージェント学習群制御2024/9/1
建設現場のブルドーザーとダンプの協調作業を対象に、優先度を考慮したヒューリスティックでAIエージェントを訓練する分散・非対称マルチエージェント学習手法を提案し、衝突回避と作業効率を改善した。
- 深層学習支援による慣性デッドレコニングと融合慣性航法2024/7/1
周期運動中のドローンや移動ロボットの慣性航法において、深層学習を用いて移動距離の変化を推定し、GNSSとの融合精度を向上させる手法を提案した論文。
- 歩行者の慣性航法：モデルベースとデータ駆動型アプローチの概観慣性航法2024/7/1
歩行者の慣性航法について、靴装着型センサーやPDRのモデルベース手法と、活動支援・ハイブリッド・学習ベースのデータ駆動型手法を概説したサーベイ論文。
- 限られたDVL計測下でのシームレスな水中航法水中航法2024/4/1
DVLのビームが3本未満しか得られない場合に、ニューラルネットで欠損ビームを推定し、EKFに統合することでAUVの航法精度を向上させる手法を提案した。
- ジャイロフリー慣性航法と複数IMUのためのデータセット慣性航法/データセット2024/3/1
54個の慣性センサを9つのIMUにまとめ、移動ロボットと乗用車に搭載して35時間分の慣性データと正解軌道を収録し、ジャイロフリー慣性航法や複数IMU構成の研究用データセットを公開した。
- 不完全なDVL計測に対処するためのデータ駆動型戦略水中ナビゲーション2024/1/1
自律水中航法でDVLのビームが欠損した際に、深層学習モデル（LiBeamsNetとMissBeamNet）とモデルベース推定器を比較し、学習手法が速度予測精度で16%以上優れることを示した。
- データ駆動型手法によるDVLキャリブレーションsim2real2024/1/1
AUVのドップラー速度計(DVL)のキャリブレーションを深層学習でエンドツーエンドに行い、従来のモデルベース手法より精度35%向上・時間80%短縮を達成した。
- 適応型カルマン情報トランスフォーマセンサ融合2024/1/1
拡張カルマンフィルタのプロセスノイズ共分散をオンラインで学習するトランスフォーマベースの手法を提案し、自律水中ロボットのセンサ融合で従来法より高精度な位置推定を実現した。
- 学習ベースのジャイロコンパスへの挑戦慣性航法2023/12/1
低性能ジャイロの誤差を深層学習で補償し、静止時の方位角推定（ジャイロコンパス）を可能にする枠組みを提案。
- 複数慣性センサによるクアッドロータのデッドレコニング状態推定2023/10/1
クアッドロータのデッドレコニング精度を向上させるため、複数の慣性計測ユニット(MIMU)を深層学習フレームワークで活用する手法を提案し、実地実験で有効性を検証した。
- 実行不確実性下における検査計画経路計画2023/9/1
位置推定誤差による実行不確実性を考慮し、被覆率・経路長・衝突確率の統計的保証を提供する初の検査計画アルゴリズムIRIS-U²を提案し、橋梁構造検査の事例で有効性を示した。
- GHNet: 速度計測からGNSS方位角を学習GNSS/深層学習2023/9/1
低速走行時でもGNSSの速度計測から深層学習で高精度に方位角を推定するフレームワークGHNetを提案し、従来のモデルベース手法を上回る性能を示した。
- VIO-DualProNet: 学習ベースのプロセスノイズ共分散推定を用いた視覚慣性オドメトリVIO2023/8/1
慣性センサのノイズ不確かさを深層学習でリアルタイム推定し、VINS-Monoに統合することで視覚慣性オドメトリの精度とロバスト性を向上させた研究。
- 慣性航法と深層学習の融合：現状の動向と将来展望に関するサーベイ慣性航法/センサフュージョン2023/7/1
慣性センシングとセンサフュージョンに深層学習を適用した研究を、陸・空・海の環境別に分類してレビューし、今後の研究方向を分析したサーベイ論文。
- MissBeamNet: 欠損したDVLビーム計測の学習による補完AUVナビゲーション2023/1/1
AUVの速度推定に用いるDVLで反射が得られないビームを、深層ニューラルネットワークで過去の計測から回帰補完する手法を提案し、実海域実験で有効性を示した。
- 情報支援航法：レビュー航法・状態推定2023/1/1
慣性航法のドリフトを抑えるため、外部計測が得られない環境でもシステムの状態知識を情報源として活用する「情報支援航法」を、直接・間接・モデル支援の3種に分類して体系的に調査したレビュー論文。
- ProNet: INS/DVL融合のための適応的プロセスノイズ推定状態推定2022/12/1
慣性センサとドップラー速度計を融合するAUVの航法フィルタにおいて、慣性センサの読み取りのみからプロセスノイズ共分散を学習・推定するハイブリッド手法を提案し、シミュレーションで有効性を示した。
- 完全なDVL途絶時におけるAUV速度予測のためのSet-Transformer BeamsNetAUVナビゲーション2022/12/1
DVLが完全に途絶した状況で、慣性センサと過去のDVL速度データからSet-Transformerを用いてAUVの速度を予測する手法を提案し、移動平均法より26%高精度な結果を得た。
- 学習ベース適応速度支援航法フィルタによるINS/DVL融合航法フィルタ2022/11/1
AUVの慣性航法とドップラー速度計を融合する際、プロセスノイズ共分散行列を学習ベースで適応的に調整する手法を提案し、シミュレーションで有効性を示した。
- 水中環境における自己教師あり単眼深度推定深度推定2022/10/1
再投影損失を用いた自己教師あり学習に水中環境向けの改良を加え、前方視点の水中データセットで最高精度を達成した。
- LiBeamsNet：DVLビーム計測が限られる状況下でのAUV速度ベクトル推定AUVナビゲーション2022/10/1
DVLのビームが一部欠損しても、慣性データと残りのビームから深層学習で欠損ビームを推定し、AUVの速度ベクトルを算出する手法を提案し、実海域実験で有効性を示した。
- データ駆動型ナビゲーション：概念・モデル・実験的検証ナビゲーション2022/10/1
ANSFLで開発・実験検証された、人間・動物・自律プラットフォーム向けのデータ駆動型ナビゲーションアルゴリズムを多角的にレビューした論文。
- AG2U：不確実性下での自律的な整地sim2real2022/8/1
不確実な自己位置推定のもとで整地作業を行うためのシミュレーション環境と実機プロトタイプを構築し、POMDPとして定式化して強化学習エージェントを訓練した。
- モデルベースと学習を融合した適応型ナビゲーションフィルタナビゲーション2022/7/1
慣性航法とGNSSの融合において、深層ニューラルネットワークでプロセスノイズ共分散を推定し、モデルベースのカルマンフィルタに組み込む適応型ナビゲーションフィルタを提案。ドローンの実験で位置誤差を25%改善した。
- MoRPI：移動ロボットの純慣性航法慣性航法2022/7/1
移動ロボットの純慣性航法において、直線移動ではなく周期的な軌道を移動することでピーク間推定を行い、位置誤差を低減するMoRPIフレームワークを提案し、実験で有効性を示した。
- ハイブリッドモデル学習による適応的姿勢推定姿勢推定2022/7/1
スマートフォンの慣性センサ向けに、モデルベースの相補フィルタとニューラルネットを組み合わせ、加速度計の重みを学習で適応的に決める姿勢推定手法を提案した論文。
- 車両軌道の不確かさを学習する適応カルマンフィルタ状態推定2022/6/1
再帰型ニューラルネットワークで車両の幾何・運動特徴を学習し、カルマンフィルタのプロセスノイズ共分散をリアルタイムに推定する手法を提案した論文。
- BeamsNet: ドップラー流速計の計測を強化するデータ駆動型AUV航法AUV航法2022/6/1
AUVのDVL速度ベクトル推定を深層学習で回帰し、モデルベース手法より60%以上精度を改善した。
- 適応的ステップサイズ学習と速度支援慣性航法システムへの応用慣性航法/センサ融合2022/6/1
教師あり機械学習を用いて慣性航法システムのステップサイズを適応的に選択し、計算負荷を抑えつつ精度を維持する手法を提案し、シミュレーションと実海域実験で有効性を示した。
