論文の概要: Active Scout: Multi-Target Tracking Using Neural Radiance Fields in Dense Urban Environments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.07431v2
• Date: Thu, 10 Oct 2024 19:33:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-14 13:28:11.978251
• Title: Active Scout: Multi-Target Tracking Using Neural Radiance Fields in Dense Urban Environments
• Title（参考訳）: アクティブスカウト:高密度都市環境におけるニューラルラジアンスフィールドを用いた多目的追跡
• Authors: Christopher D. Hsu, Pratik Chaudhari,
• Abstract要約: 都市におけるニューラルレージアンス・フィールド(NeRF)の表現は,RGBと異なる接点からの深度画像を用いて構築できることが示される。 この表現は、都市の未知の部分を探索し、ターゲットを追跡するための情報ゲインを計算するために使用される。 我々は、フィラデルフィアとニューヨーク市のオープンストリートマップデータを使ってカスタム構築されたシミュレーターを用いて、300ステップ以内に20の静止目標を探索、発見できることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.779403190197844
• License:
• Abstract: We study pursuit-evasion games in highly occluded urban environments, e.g. tall buildings in a city, where a scout (quadrotor) tracks multiple dynamic targets on the ground. We show that we can build a neural radiance field (NeRF) representation of the city -- online -- using RGB and depth images from different vantage points. This representation is used to calculate the information gain to both explore unknown parts of the city and track the targets -- thereby giving a completely first-principles approach to actively tracking dynamic targets. We demonstrate, using a custom-built simulator using Open Street Maps data of Philadelphia and New York City, that we can explore and locate 20 stationary targets within 300 steps. This is slower than a greedy baseline, which does not use active perception. But for dynamic targets that actively hide behind occlusions, we show that our approach maintains, at worst, a tracking error of 200m; the greedy baseline can have a tracking error as large as 600m. We observe a number of interesting properties in the scout's policies, e.g., it switches its attention to track a different target periodically, as the quality of the NeRF representation improves over time, the scout also becomes better in terms of target tracking.
• Abstract（参考訳）: 都市の高層建築物では, クワッドローター(クワッドローター)が地上の複数の動的目標を追跡するなど, 密集した都市環境下での追従回避ゲームについて検討する。 我々は、RGBと異なるバンテージポイントからの深度画像を使用して、都市のニューラルラディアンスフィールド(NeRF)をオンラインで構築できることを示します。 この表現は、都市の未知の部分を探索し、ターゲットを追跡するための情報ゲインを計算するために使われます。 我々は、フィラデルフィアとニューヨーク市のオープンストリートマップデータを使ってカスタム構築されたシミュレーターを用いて、300ステップ以内に20の静止目標を探索、発見できることを示した。 これは強欲なベースラインよりも遅く、アクティブな知覚を使用しない。 しかし,オクルージョンの背後に積極的に隠れている動的ターゲットに対して,我々のアプローチは,最低でも200mの追尾誤差を保ち,グリーディベースラインは600mの追尾誤差を有することを示す。 例えば、NeRF表現の質が時間とともに向上するにつれて、スカウトのポリシーにおける多くの興味深い特性、例えば、その注意を異なる目標を周期的に追跡するように切り替える。

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