Alessandro Fornasier

収録論文 13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

• レーダー慣性オドメトリのための等変フィルタ
  オドメトリ2026/4/1

  レーダー慣性オドメトリの精度とロバスト性を向上させるため、リー群対称性に基づく等変フィルタを提案し、外部キャリブレーション誤差が大きい場合でも収束性を改善した。

• 地形支援型マルチセンサ融合による無人地上車両の幾何学的多様体上での一貫した姿勢推定
  状態推定2025/8/1

  地上車両の位置推定精度を高めるため、姿勢を低次元の滑らかな多様体上で表現するM-ESEKFを提案し、センサ融合と不確かさ補正により従来の拡張カルマンフィルタより一貫性と安定性を向上させた。

• 左不変と右不変拡張カルマンフィルタの違い
  状態推定2025/7/1

  左不変と右不変の拡張カルマンフィルタ（IEKF）がリセットステップを含めば同一であることを示し、リセットステップが性能を向上させることをシミュレーションで実証した。

• 同時モデル選択と状態変数決定によるセンサモデル同定
  センサモデル同定2025/6/1

  未知の計測データ時系列に対し、事前定義されたセンサモデル群から最も確からしいモデルを自動選択し、キャリブレーション状態や参照フレームの必要性も同時に推定する手法を提案。

• バイアスを考慮した等変IMUプリインテグレーション：ガリレイ群によるアプローチ
  状態推定2024/11/1

  IMUバイアスをガリレイ群の接群上で幾何学的に統合する新しいプリインテグレーション手法を提案し、従来法より線形化誤差と一貫性を改善した。

• 等変対称性を利用した支援慣性航法
  慣性航法2024/7/1

  IMUバイアスを適切に扱う新しい等変対称性（接群）を導入し、自律的な誤差ダイナミクスを持つ等変フィルタを導出して、従来手法を上回る精度・収束性・ロバスト性・一貫性を実現した論文。

• MSCEqF: A Multi State Constraint Equivariant Filter for Vision-aided Inertial Navigation
  2023/11/1
• Revisiting multi-GNSS Navigation for UAVs -- An Equivariant Filtering Approach
  2023/10/1
• Equivariant Symmetries for Inertial Navigation Systems
  2023/9/1
• UVIO: An UWB-Aided Visual-Inertial Odometry Framework with Bias-Compensated Anchors Initialization
  2023/8/1
• INSANE: Cross-Domain UAV Data Sets with Increased Number of Sensors for developing Advanced and Novel Estimators
  2022/10/1
• Overcoming Bias: Equivariant Filter Design for Biased Attitude Estimation with Online Calibration
  2022/9/1
• Equivariant Filter Design for Inertial Navigation Systems with Input Measurement Biases
  2022/2/1