Qizhi Guo

収録論文 5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

• LBDU-VIO: 視覚信頼性が低い環境向けの学習型バイアス動態と不確かさを統合した視覚慣性オドメトリ
  VIO2026/9/30

  視覚情報が不安定な場面でも頑健に動くよう、IMUバイアスの連続時間動態と運動適応的なノイズ共分散をニューラルODEで学習し、MSCKFに組み込んだ視覚慣性オドメトリ手法。

• WNOJ-LIO: 高ダイナミックなLiDAR-IMU融合のためのジャーク白色雑音運動事前分布を用いたEKF
  LiDAR-IMU融合2026/7/1

  本論文は、高ダイナミックな運転環境でのLiDAR-IMUオドメトリの精度向上を目的とし、ジャーク白色雑音（WNOJ）事前分布を用いた拡張カルマンフィルタ（EKF）による新しい融合フレームワークWNOJ-LIOを提案する。IMUを状態伝播の駆動源ではなく高周波測定源として扱うことで、ノイズの影響を低減し、シミュレーションと実車実験で性能を実証した。

• AUSLUN: GNSS拒否環境での海上探索・航法のための固定ホバリングUAV-USVシステム
  群制御2026/6/1

  GNSSが使えない沿岸域で、UAVを固定ホバリングさせて遠方の船舶を探索・位置特定し、USVを目標へ誘導するシステムを提案・実証した論文。

• AMO-HEAD: 磁気外乱下におけるUAV向け適応型MARGのみの方位推定
  状態推定2025/10/1

  屋内環境の磁気外乱に強いUAV方位推定のため、ジャイロ・加速度・磁気センサのみを用いた軽量EKFフレームワークを提案し、適応的プロセスノイズと磁気偏差検出による補正で精度を向上させた。

• FAST-LIVO: Fast and Tightly-coupled Sparse-Direct LiDAR-Inertial-Visual Odometry
  2022/3/1