論文の概要: Improve the autonomy of the SE2(3) group based Extended Kalman Filter for Integrated Navigation: Application
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.16078v2
- Date: Sun, 25 Jan 2026 14:51:24 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-03-23 08:17:40.908108
- Title: Improve the autonomy of the SE2(3) group based Extended Kalman Filter for Integrated Navigation: Application
- Title（参考訳）: 統合ナビゲーションのためのSE2(3)基拡張カルマンフィルタの自律性向上
- Authors: Maosong Wang, Jiarui Cui, Wenqi Wu, Peiqi Li, Xianfei Pan,
- Abstract要約: 本稿では,従来の論文に対抗して,実世界のストラップダウン慣性航法システム(SINS)/オドメーター(ODO)実験を行う。
完全自律化に向けた非慣性ナビゲーションモデルを改善するため,SE2(3)グループナビゲーションモデルの構築手法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.912014298315924
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: One of the core advantages of SE2(3) Lie group framework for navigation modeling lies in the autonomy of error propagation. In the previous paper, the theoretical analysis of autonomy property of navigation model in inertial, earth and world frames was given. A construction method for SE2(3) group navigation model is proposed to improve the non-inertial navigation model toward full autonomy. This paper serves as a counterpart to previous paper and conducts the real-world strapdown inertial navigation system (SINS)/odometer(ODO) experiments as well as Monte-Carlo simulations to demonstrate the performance of improved SE2(3) group based high-precision navigation models.
- Abstract（参考訳）: SE2(3) ナビゲーションモデリングにおけるリー群フレームワークの利点の1つは、エラー伝播の自律性にある。
前報では,慣性,地球,世界フレームにおけるナビゲーションモデルの自律性に関する理論的解析を行った。
完全自律化に向けた非慣性ナビゲーションモデルを改善するため,SE2(3)グループナビゲーションモデルの構築手法を提案する。
本論文は,従来の論文に対抗して,実世界のストラップダウン慣性航法システム(SINS)/オドメーター(ODO)実験およびモンテカルロシミュレーションを行い,SE2(3)グループに基づく高精度航法モデルの性能を実証する。
関連論文リスト
- Improve the autonomy of the SE2(3) group based Extended Kalman Filter for Integrated Navigation: Theoretical Analysis [7.912014298315924]
本稿では,SE2(3)群に基づく高精度ナビゲーションモデルの慣性・地球・世界フレーム下での自律性に関する理論的解析を行う。
従来の自明なSE2(3)群ナビゲーションモデリング手法の限界は、非慣性フレームにおける速度によって導入されたコリオリス力項の存在である。
SE2(3)グループナビゲーションモデルの構築手法が提案され,ナビゲーションモデルを完全自律性に近づける。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-01-22T15:58:56Z) - World Models for Autonomous Navigation of Terrestrial Robots from LIDAR Observations [0.7239024032079358]
本稿では,DreamerV3アルゴリズム上に構築された新しいモデルベースRLフレームワークを提案する。
MLP-VAE(Multi-Layer Perceptron Variational Autoencoder)を世界モデルに統合し、高次元LIDAR読み出しをコンパクトな潜在表現に符号化する。
シミュレーションされたTurtleBot3ナビゲーションタスクの実験は、提案アーキテクチャがより高速な収束とより高い成功率を達成することを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-12-03T04:15:31Z) - STRIDER: Navigation via Instruction-Aligned Structural Decision Space Optimization [73.98141357780032]
VLN-CEタスクでは、エージェントはシーン固有のトレーニングなしで自然言語命令を使用して3D環境をナビゲートする必要がある。
既存の方法は、構造化された意思決定の欠如と、以前の行動からのフィードバックの不十分な統合のために、堅牢なナビゲーションを達成できないことが多い。
STRIDERは,空間配置先と動的タスクフィードバックを統合し,エージェントの決定空間を体系的に最適化する新しいフレームワークである。
提案手法では,1)空間構造を介して行動空間を制約する構造的ウェイポイントジェネレータ,2)タスクの進行に応じて行動を調整するタスク調整レギュレータ,そしてナビゲーション全体を通して意味的アライメントを確保する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-10-27T04:37:21Z) - DORAEMON: Decentralized Ontology-aware Reliable Agent with Enhanced Memory Oriented Navigation [55.888688171010365]
DORAEMONは、人間のナビゲーション機能を模倣したVentralとDorsal Streamsで構成される、認知にインスパイアされたフレームワークである。
我々は,DORAEMONをHM3D,MP3D,GOATのデータセット上で評価し,成功率(SR)と成功度(SPL)の測定値の両方で最先端のパフォーマンスを達成する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-05-28T04:46:13Z) - PhysNav-DG: A Novel Adaptive Framework for Robust VLM-Sensor Fusion in Navigation Applications [0.0]
PhysNav-DGは、古典的なセンサー融合と視覚言語モデルのセマンティックパワーを統合する新しいフレームワークである。
我々のデュアルブランチアーキテクチャは、マルチセンサー入力からナビゲーション動作を予測し、同時に詳細なチェーン・オブ・シークレットの説明を生成する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-05-03T17:59:26Z) - NavCoT: Boosting LLM-Based Vision-and-Language Navigation via Learning Disentangled Reasoning [97.88246428240872]
Embodied AIの重要な研究課題であるVision-and-Language Navigation (VLN)は、自然言語の指示に従って複雑な3D環境をナビゲートするために、エンボディエージェントを必要とする。
近年の研究では、ナビゲーションの推論精度と解釈可能性を改善することにより、VLNにおける大きな言語モデル(LLM)の有望な能力を強調している。
本稿では,自己誘導型ナビゲーション決定を実現するために,パラメータ効率の高いドメイン内トレーニングを実現する,Navigational Chain-of-Thought (NavCoT) という新しい戦略を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-12T07:27:02Z) - LiDAR-based Panoptic Segmentation via Dynamic Shifting Network [56.71765153629892]
LiDARベースのパノプティカルセグメンテーションは、オブジェクトとシーンを統一的に解析することを目的としている。
本稿では,ポイントクラウド領域における効果的な単視分割フレームワークとして機能する動的シフトネットワーク(DS-Net)を提案する。
提案するDS-Netは,現在の最先端手法よりも優れた精度を実現する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-11-24T08:44:46Z) - A Software Architecture for Autonomous Vehicles: Team LRM-B Entry in the
First CARLA Autonomous Driving Challenge [49.976633450740145]
本稿では,シミュレーション都市環境における自律走行車両のナビゲーション設計について述べる。
我々のアーキテクチャは、CARLA Autonomous Driving Challengeの要件を満たすために作られました。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-10-23T18:07:48Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。