Ylenia Nisticò
収録論文 5本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
状態推定
※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
- 四足歩行ロボットの自己位置推定における固有感覚のみを用いたベンチマーク：ATE、RPE、フィルタとスムーザの実行時間トレードオフ状態推定2026/5/1
四足歩行ロボット用の3つの自己位置推定手法（MUSE、IEKF、IS）を公開データセットで比較し、精度と計算時間のトレードオフを評価した論文。
- 四足ロボットのオドメトリのための反復不変拡張カルマンフィルタ状態推定2026/4/1
四足ロボットの状態推定に、反復不変拡張カルマンフィルタ（IterIEKF）を適用した新しいオープンソースアルゴリズムを提案し、シミュレーションと実データで従来のIEKFより優れることを示した。
- 不変フィルタリングとスムージングを用いた四足ロボットのマルチセンサ融合状態推定状態推定2025/4/1
四足ロボット向けに、不変拡張カルマンフィルタと不変スムーザを基盤とし、運動学・IMU・LiDAR・GPSを融合して位置ドリフトを抑える二つの状態推定手法を提案し、屋内・屋外実験で精度向上を実証した。
- MUSE: 四足歩行ロボットのためのリアルタイムマルチセンサ状態推定器状態推定2025/3/1
IMU・エンコーダ・カメラ・LiDARを統合し、滑りやすい不整地でも高精度かつリアルタイムに四足ロボットの姿勢と運動を推定する状態推定器MUSEを開発した。
- 不変カルマンフィルタとスケール可変ロバストコスト関数を用いた四脚ロボットの固有感覚状態推定状態推定2024/10/1
固有感覚センサのみを用いた四脚ロボットの状態推定のため、不変拡張カルマンフィルタとロバストコスト関数を組み合わせた手法を提案し、公開データセットで従来手法より最大40%の姿勢ドリフト低減を達成した。