論文の概要: Spiking Neural-Invariant Kalman Fusion for Accurate Localization Using Low-Cost IMUs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.08248v2
• Date: Tue, 03 Feb 2026 08:41:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-23 08:17:40.762135
• Title: Spiking Neural-Invariant Kalman Fusion for Accurate Localization Using Low-Cost IMUs
• Title（参考訳）: 低コストIMUを用いた高精度局所化のためのスパイキングニューラル不変カルマン核融合
• Authors: Yaohua Liu, Qiao Xu, Binkai Ou,
• Abstract要約: スパイキングニューラルネットワーク(SNN)と不変拡張カルマンフィルタ(InEKF)を組み合わせた脳誘発状態推定フレームワークを提案する。 提案手法は,センサノイズに対する強い堅牢性を示し,実世界の移動ロボット応用の可能性を明らかにする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.989460681111542
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Low-cost inertial measurement units (IMUs) are widely utilized in mobile robot localization due to their affordability and ease of integration. However, their complex, nonlinear, and time-varying noise characteristics often lead to significant degradation in localization accuracy when applied directly for dead reckoning. To overcome this limitation, we propose a novel brain-inspired state estimation framework that combines a spiking neural network (SNN) with an invariant extended Kalman filter (InEKF). The SNN is designed to extract motion-related features from long sequences of IMU data affected by substantial random noise and is trained via a surrogate gradient descent algorithm to enable dynamic adaptation of the covariance noise parameter within the InEKF. By fusing the SNN output with raw IMU measurements, the proposed method enhances the robustness and accuracy of pose estimation. Extensive experiments conducted on the KITTI dataset and real-world data collected using a mobile robot equipped with a low-cost IMU demonstrate that the proposed approach outperforms state-of-the-art methods in localization accuracy and exhibits strong robustness to sensor noise, highlighting its potential for real-world mobile robot applications.
• Abstract（参考訳）: 低コスト慣性測定ユニット(IMU)は,移動ロボットのローカライゼーションにおいて,その可利用性と統合性から広く利用されている。 しかし、それらの複雑で非線形で、時間的に変化するノイズ特性は、デッドレコメンデーションに直接適用した場合、局所化の精度を著しく低下させる。 この制限を克服するために、スパイキングニューラルネットワーク(SNN)と不変拡張カルマンフィルタ(InEKF)を組み合わせた新しい脳誘発状態推定フレームワークを提案する。 SNNは、かなりのランダムノイズに影響を受けるIMUデータの長いシーケンスから動きに関連した特徴を抽出するように設計されており、InEKF内の共分散雑音パラメータの動的適応を可能にするために、代理勾配降下アルゴリズムを用いて訓練されている。 実測値とSNN出力を融合することにより,ポーズ推定のロバスト性と精度を向上させる。 低コストIMUを備えた移動ロボットを用いて収集したKITTIデータセットと実世界のデータを用いた大規模な実験により、提案手法は局所化精度において最先端の手法よりも優れ、センサノイズに対する強い堅牢性を示し、実世界の移動ロボット応用の可能性を強調している。

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