Nadav Cohen
収録論文 15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
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
- Adaptive Kalman-Informed Transformer2024/1/1
- Data-Driven Strategies for Coping with Incomplete DVL Measurements2024/1/1
- Inertial Navigation Meets Deep Learning: A Survey of Current Trends and Future Directions2023/7/1
- Set-Transformer BeamsNet for AUV Velocity Forecasting in Complete DVL Outage Scenarios2022/12/1
- LiBeamsNet: AUV Velocity Vector Estimation in Situations of Limited DVL Beam Measurements2022/10/1
- BeamsNet: A data-driven Approach Enhancing Doppler Velocity Log Measurements for Autonomous Underwater Vehicle Navigation2022/6/1