論文の概要: Revisiting Stereo Triangulation in UAV Distance Estimation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.08939v2
- Date: Sat, 2 Dec 2023 13:19:59 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-05 23:08:01.209542
- Title: Revisiting Stereo Triangulation in UAV Distance Estimation
- Title(参考訳): UAV距離推定におけるステレオ三角測量の再検討
- Authors: Jiafan Zhuang, Duan Yuan, Rihong Yan, Weixin Huang, Wenji Li, Zhun Fan
- Abstract要約: UAV距離推定のためのUAVDEデータセットを構築し,UWBセンサを用いて2つのUAV間距離を求める。
本研究では,観測位置と実際の位置とのオフセットを直接予測できる新しい位置補正モジュールを提案する。
我々はUAVDEに関する広範囲な実験を行い,本手法は強力なベースライン上での大幅な性能向上を実現することができる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 5.656973345209692
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Distance estimation plays an important role for path planning and collision
avoidance of swarm UAVs. However, the lack of annotated data seriously hinders
the related studies. In this work, we build and present a UAVDE dataset for UAV
distance estimation, in which distance between two UAVs is obtained by UWB
sensors. During experiments, we surprisingly observe that the stereo
triangulation cannot stand for UAV scenes. The core reason is the position
deviation issue due to long shooting distance and camera vibration, which is
common in UAV scenes. To tackle this issue, we propose a novel position
correction module, which can directly predict the offset between the observed
positions and the actual ones and then perform compensation in stereo
triangulation calculation. Besides, to further boost performance on hard
samples, we propose a dynamic iterative correction mechanism, which is composed
of multiple stacked PCMs and a gating mechanism to adaptively determine whether
further correction is required according to the difficulty of data samples. We
conduct extensive experiments on UAVDE, and our method can achieve a
significant performance improvement over a strong baseline (by reducing the
relative difference from 49.4% to 9.8%), which demonstrates its effectiveness
and superiority. The code and dataset are available at
https://github.com/duanyuan13/PCM.
- Abstract(参考訳): 距離推定は群UAVの経路計画と衝突回避に重要な役割を果たす。
しかし、注釈付きデータの欠如は、関連する研究を著しく妨げている。
本研究では,UAV距離推定のためのUAVDEデータセットを構築し,UWBセンサによりUAV間の距離を求める。
実験中、ステレオ三角測量はUAVシーンには耐えられないことが驚くほど観察された。
主な理由は、UAVシーンでよく見られる長射程距離とカメラの振動による位置ずれの問題である。
そこで本研究では,観測位置と実際の位置とのオフセットを直接予測し,ステレオ三角測量計算において補償を行う新しい位置補正モジュールを提案する。
また,ハードサンプルの性能をさらに高めるために,複数のpcmを積み重ねた動的反復補正機構と,データサンプルの難易度に応じてさらなる補正が必要かどうかを適応的に判断するゲーティング機構を提案する。
我々はUAVDEに関する広範囲な実験を行い、その性能と優位性を示す強力なベースライン(相対的な差を49.4%から9.8%に減らして)に対して大幅な性能向上を実現する。
コードとデータセットはhttps://github.com/duanyuan13/pcmで入手できる。
関連論文リスト
- UEVAVD: A Dataset for Developing UAV's Eye View Active Object Detection [13.208447570946173]
排除は、UAVベースの物体検出に挑戦する長年の困難である。
Active Object Detection (AOD)は、この目的を達成する効果的な方法を提供する。
我々は、UAV AOD問題の研究を促進するために、UAVの目視アクティブビジョンデータセットUEVAVDをリリースする。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-11-07T01:10:05Z) - Clustering-based Learning for UAV Tracking and Pose Estimation [0.0]
本研究は,UAV追跡と2種類のLiDARを用いたポーズ推定のためのクラスタリングに基づく学習検出手法であるCL-Detを開発する。
まず、Livox AviaデータとLiDAR 360データのタイムスタンプを調整し、その後、関心のあるオブジェクト(OOI)のポイントクラウドを環境から分離します。
提案手法は,CVPR 2024 UG2+ Challengeの最終リーダーボードにおいて,競争力のあるポーズ推定性能を示し,第5位にランクインする。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-27T06:33:25Z) - MMAUD: A Comprehensive Multi-Modal Anti-UAV Dataset for Modern Miniature
Drone Threats [37.981623262267036]
MMAUDは、ドローン検出、UAV型分類、軌道推定に焦点を当てて、現代の脅威検出手法における重要なギャップに対処する。
これは、熱とRGBを使用して特定のベタージュポイントでキャプチャされたデータセットよりも忠実度の高い実世界のシナリオに対処するための、ユニークな頭上の空中検出を提供する。
提案するモダリティは費用対効果が高く適応性が高いため,UAV脅威検出ツールの実験と実装が可能である。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-06T04:57:07Z) - Diffusion-Based Particle-DETR for BEV Perception [94.88305708174796]
Bird-Eye-View (BEV)は、自律走行車(AV)における視覚知覚のための最も広く使われているシーンの1つである。
近年の拡散法は、視覚知覚のための不確実性モデリングに有望なアプローチを提供するが、BEVの広い範囲において、小さな物体を効果的に検出することができない。
本稿では,BEVにおける拡散パラダイムと最先端の3Dオブジェクト検出器を組み合わせることで,この問題に対処する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-18T09:52:14Z) - Integrated Sensing, Computation, and Communication for UAV-assisted
Federated Edge Learning [52.7230652428711]
フェデレーションエッジ学習(FEEL)は、エッジデバイスとサーバ間の定期的な通信を通じて、プライバシ保護モデルトレーニングを可能にする。
無人航空機(UAV)搭載エッジデバイスは、効率的なデータ収集における柔軟性と移動性のため、FEELにとって特に有利である。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-05T16:01:33Z) - Collaboration Helps Camera Overtake LiDAR in 3D Detection [49.58433319402405]
カメラのみの3D検出は、LiDARベースの検出システムと比較して、オブジェクトを3D空間にローカライズするための簡単なソリューションを提供する。
提案するコラボレーティブカメラのみの3D検出(CoCa3D)により,エージェントは通信を通じて相互に補完情報を共有できる。
その結果、CoCa3Dは従来のSOTA性能をDAIR-V2Xで44.21%改善し、OPV2V+で30.60%、AP@70でCoPerception-UAVs+で12.59%向上した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-23T03:50:41Z) - Fully Convolutional One-Stage 3D Object Detection on LiDAR Range Images [96.66271207089096]
FCOS-LiDARは、自律走行シーンのLiDAR点雲のための完全な1段式3Dオブジェクト検出器である。
標準的な2Dコンボリューションを持つRVベースの3D検出器は、最先端のBEVベースの検出器と同等の性能を発揮することを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-27T05:42:16Z) - The KFIoU Loss for Rotated Object Detection [115.334070064346]
本稿では,SkewIoU損失とトレンドレベルアライメントを両立できる近似的損失を考案する上で,有効な方法の1つとして論じる。
具体的には、対象をガウス分布としてモデル化し、SkewIoUのメカニズムを本質的に模倣するためにカルマンフィルタを採用する。
KFIoUと呼ばれる新たな損失は実装が容易で、正確なSkewIoUよりもうまく動作する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-01-29T10:54:57Z) - Vision-Based UAV Self-Positioning in Low-Altitude Urban Environments [20.69412701553767]
無人航空機(UAV)は安定した位置決めのために衛星システムに依存している。
このような状況下では、視覚に基づく技術が代替手段として機能し、UAVの自己配置能力を確実にする。
本稿では,UAV自己配置タスク用に設計された最初の公開データセットであるDenseUAVを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-01-23T07:18:55Z) - Brain over Brawn -- Using a Stereo Camera to Detect, Track and Intercept
a Faster UAV by Reconstructing Its Trajectory [2.1638817206926855]
本稿では,MBZIRC 2020 Challenge 1に触発された高速侵入型UAVのインターセプト手法について述べる。
侵入者の軌道の形状を活用することで、インターセプションポイントを計算することができる。
このシステムは、ほとんどのシミュレーション実験において、インターセプターよりも30%速いターゲットを追跡し、インターセプトすることができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-07-02T10:49:22Z) - Anti-UAV: A Large Multi-Modal Benchmark for UAV Tracking [59.06167734555191]
Unmanned Aerial Vehicle (UAV)は、商業とレクリエーションの両方に多くの応用を提供している。
我々は、UAVを追跡し、位置や軌道などの豊富な情報を提供するという課題を考察する。
300以上のビデオペアが580k以上の手動で注釈付きバウンディングボックスを含むデータセット、Anti-UAVを提案します。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-01-21T07:00:15Z)
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。