Siyue Wang
収録論文 5本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
慣性オドメトリ
※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
- TinyIO: 軽量再パラメータ化慣性オドメトリ慣性オドメトリ2025/7/1
訓練時にマルチブランチ構造を用い、推論時に等価な単一経路へ変換することで軽量化を実現した慣性オドメトリ手法を提案。公開データセットで精度とモデルサイズの良好なトレードオフを示した。
- StarIO: 非線形運動に対応した軽量慣性オドメトリ慣性オドメトリ2025/7/1
慣性センサデータを高次元の非線形特徴空間に射影し、注意機構とマルチスケールゲート畳み込みで複雑な運動パターンを捉える軽量な慣性オドメトリ手法を提案。
- IONext：慣性オドメトリの次世代を切り拓く慣性オドメトリ2025/7/1
Transformerの弱点を補う新しいCNNモジュール（DADMとSTGU）を提案し、慣性オドメトリの精度と汎化性能を向上させたバックボーンIONextを開発した。
- FTIN: 周波数-時間統合ネットワークによる慣性オドメトリ慣性オドメトリ2025/7/1
IMU信号の冗長性による情報ボトルネックを解消するため、周波数領域と時間領域の情報を融合する慣性オドメトリのフレームワークを提案した。
- CKANIO: チェビシェフ多項式を用いた学習可能な慣性オドメトリ慣性オドメトリ2025/7/1
IMU信号の非線形な運動パターンをモデル化するため、チェビシェフ多項式ベースのKolmogorov-Arnoldネットワークを組み込んだ慣性オドメトリフレームワークCKANIOを提案し、5つの公開データセットで有効性を示した。