論文の概要: FUSE: A Framework for Unified State Estimation in Vehicular and Robotic SLAM Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.18047v2
• Date: Wed, 20 May 2026 15:02:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-21 14:55:44.314366
• Title: FUSE: A Framework for Unified State Estimation in Vehicular and Robotic SLAM Systems
• Title（参考訳）: FUSE: 車両とロボットのSLAMシステムにおける統一状態推定フレームワーク
• Abstract要約: FUSEは、車両およびロボットSLAMシステムにおける統一状態推定のためのフレームワークである。 LiDAR-IMUのインスタンス化は、混合レートセンシングおよび方向性縮退下でのフレームワークを調べるために開発された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.29177527737004
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Tightly coupled SLAM formulations under mixed-rate sensing often bind temporal processing, local geometric association, estimator formulation, and map-update policy into method-specific designs. Such binding makes it difficult to vary one design choice without re-engineering the rest of the state-estimation process. This paper presents FUSE, a framework for unified state estimation in vehicular and robotic SLAM systems. FUSE organizes the state-estimation interface around observation ingestion, propagation, update, and state query, and uses this interface to separate temporal processing, residual-ready local geometric association, estimator formulation, and map-update policy. A LiDAR--IMU instantiation is developed to examine the framework under mixed-rate sensing and directional degeneracy, where high-rate inertial propagation, LiDAR-triggered geometric update, residual screening, and degeneracy-aware correction operate through the same interface boundaries. On a 418~m loop-corridor sequence, the instantiation reports a 1.626 m end-to-end trajectory error, corresponding to a 7.9% relative error reduction compared with Faster-LIO, the lowest-error baseline on this sequence. The results support FUSE as a framework for organizing state-estimation design choices and show how the evaluated instantiation regularizes updates along weakly observable directions.
• Abstract（参考訳）: 混合レートセンシングの下での密結合SLAMの定式化は、時間的処理、局所幾何学的関連、推定器の定式化、マップ更新ポリシーをメソッド固有の設計に結合することが多い。 このようなバインディングは、状態推定プロセスの残りの部分を再設計することなく、1つの設計選択を変更するのを難しくする。 本稿では,車両およびロボットSLAMシステムにおける状態推定の統一化のためのフレームワークであるFUSEを提案する。 FUSEは、観測摂取、伝播、更新、状態クエリに関する状態推定インターフェースを編成し、このインターフェースを使用して、時間的処理、残留可読な局所幾何学的関連、推定器の定式化、マップ更新ポリシーを分離する。 LiDAR-IMUのインスタンス化は、高速度慣性伝播、LiDARトリガー付き幾何更新、残留スクリーニング、デジェネラシー認識補正が同じインターフェース境界を介して動作する混合レートセンシングおよび指向性デジェネリシーの下でフレームワークを調べるために開発された。 418~mのループ補正シーケンスでは、このシーケンスの最下位のエラーベースラインであるFaster-LIOと比較して7.9%の相対的なエラー削減に対応する1.626mの終端軌道誤差が報告される。 その結果、状態推定設計選択を整理するためのフレームワークとしてFUSEをサポートし、評価されたインスタンス化が、弱い観測可能な方向に沿って更新を規則化する方法を示している。

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