Maosong Wang
収録論文 5本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
状態推定VINSVIO
※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
- 統合ナビゲーション向けSE2(3)群ベース拡張カルマンフィルタの自律性向上：応用状態推定2026/1/1
SE2(3)リー群を用いたナビゲーションモデルの誤差伝播の自律性を高める構築法を、SINS/オドメータ実験とモンテカルロシミュレーションで検証した。
- SE2(3)群に基づく拡張カルマンフィルタの自律性向上：理論解析状態推定2026/1/1
SE2(3)群を用いた高精度航法モデルにおける誤差伝播の自律性を理論的に解析し、コリオリ力項の影響を明らかにするとともに、自律性を高める新たなモデル構築法を提案した。
- SP-VINS: 暗黙的環境マップに基づくハイブリッドステレオ視覚慣性ナビゲーションシステムVINS2025/11/1
キーフレームと2Dキーポイントからなる暗黙的環境マップでループ閉じ込みを行い、ランドマーク再投影とレイ制約を統合したハイブリッド残差フィルタで高精度かつ高効率なステレオVINSを実現した。
- SP-VIO: 状態変換モデルと姿勢のみの視覚記述を用いた堅牢で効率的なフィルタベース視覚慣性オドメトリVIO2024/11/1
フィルタベースVIOの精度不足を解決するため、二重状態変換EKFと姿勢のみの視覚記述を導入し、視覚遮断時にも対応するバックトラック手法を提案した。
- PO-MSCKF: Pose-only理論によるマルチステート制約カルマンフィルタの再構築による効率的な視覚慣性オドメトリVIO2024/7/1
MSCKFベースの視覚慣性オドメトリを、特徴点位置に依存しないPose-only多視点幾何で再構築し、投影処理と3D再構成を不要にして精度と一貫性を向上させた。