Baoshan Song

収録論文 6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

• 証明可能最適なポーズグラフ最適化を備えた分散型LiDAR-SLAMシステム
  SLAM2026/5/1

  分散型マルチロボットLiDAR-SLAMのための、証明可能最適なポーズグラフ最適化を統合した初のシステムを提案し、大規模環境でのグローバルな一貫性を向上させた。

• GNSSとローカル座標系のラグランジュ双対性による証明可能なアライメント
  GNSS/自己位置推定2025/12/1

  GNSSとローカル座標系の姿勢アライメントを非凸QCQPから凸緩和問題へ変換し、解の最適性を数値的に証明できる手法を提案。衛星が2機のみでも証明可能な最適解を得られることを実験で示した。

• スライディングウィンドウ因子グラフ最適化の反復拡張カルマンフィルタへの退化
  SLAM/状態推定2025/11/1

  スライディングウィンドウ因子グラフ最適化が、マルコフ仮定と単一状態ウィンドウの下で反復拡張カルマンフィルタと理論的に等価になることを示し、GNSS/INS融合実験で検証した。

• GNSS生測定値を用いたIMU・オドメータのオンラインキャリブレーションによる自律走行車両の自己位置推定
  自己位置推定2025/10/1

  IMU・オドメータ・GNSS生測定値を因子グラフ最適化で密結合し、外れ値除去とアンビギュイティ解決を組み込んだオンラインキャリブレーション手法を提案。可観測性解析と実験で従来の疎結合手法より高精度な位置推定を実現し、オープンソースデータセットも公開した。

• ファクターグラフ最適化に基づくGNSS-RTK/INS/オドメータ融合のための二段階GNSS外れ値検出
  GNSS/INS融合2025/10/1

  GNSSの生の擬似距離に含まれる外れ値を、ドップラー測定とIMU・オドメータの予測値を用いた二段階の手法で検出し、ファクターグラフ最適化によるGNSS-RTK/INS/オドメータ融合の堅牢性を高めた論文。

• 日和見LEO衛星を用いた証明可能な最適ドップラー測位
  測位2025/9/1

  低軌道衛星のドップラーシフトを利用し、初期値不要で大域最適解を保証する凸緩和ベースの測位手法を提案した。