論文の概要: VisLanding: Monocular 3D Perception for UAV Safe Landing via Depth-Normal Synergy

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.14525v1
• Date: Tue, 17 Jun 2025 13:51:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-18 17:34:59.496391
• Title: VisLanding: Monocular 3D Perception for UAV Safe Landing via Depth-Normal Synergy
• Title（参考訳）: VisLanding:深度ノルマル相乗効果によるUAV安全着陸のための単眼3D認識
• Authors: Zhuoyue Tan, Boyong He, Yuxiang Ji, Liaoni Wu,
• Abstract要約: VisLandingは、無人航空機(Unmanned Aerial Vehicle)の安全な着陸のための知覚ベースのフレームワークである。 提案手法は, クロスドメインテストにおいて, 他の手法と比較して優れた一般化とロバスト性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper presents VisLanding, a monocular 3D perception-based framework for safe UAV (Unmanned Aerial Vehicle) landing. Addressing the core challenge of autonomous UAV landing in complex and unknown environments, this study innovatively leverages the depth-normal synergy prediction capabilities of the Metric3D V2 model to construct an end-to-end safe landing zones (SLZ) estimation framework. By introducing a safe zone segmentation branch, we transform the landing zone estimation task into a binary semantic segmentation problem. The model is fine-tuned and annotated using the WildUAV dataset from a UAV perspective, while a cross-domain evaluation dataset is constructed to validate the model's robustness. Experimental results demonstrate that VisLanding significantly enhances the accuracy of safe zone identification through a depth-normal joint optimization mechanism, while retaining the zero-shot generalization advantages of Metric3D V2. The proposed method exhibits superior generalization and robustness in cross-domain testing compared to other approaches. Furthermore, it enables the estimation of landing zone area by integrating predicted depth and normal information, providing critical decision-making support for practical applications.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,無人航空機着陸のための単眼3D認識フレームワークVisLandingについて述べる。 複雑で未知の環境での無人無人着陸の課題に対処するため,この研究では,Metric3D V2モデルの深度-正常な相乗効果予測機能を革新的に活用して,エンド・ツー・エンド・セーフ・ランディングゾーン(SLZ)推定フレームワークを構築した。 安全なゾーンセグメンテーションブランチを導入することにより、ランディングゾーン推定タスクをバイナリセグメンテーション問題に変換する。 モデルは、UAVの観点からWildUAVデータセットを使用して微調整され、注釈付けされ、一方、モデルの堅牢性を検証するために、クロスドメイン評価データセットが構築される。 実験結果から,VisLandingはMetric3D V2のゼロショット一般化の利点を保ちながら,奥行き正規結合最適化機構による安全なゾーン識別の精度を著しく向上することが示された。 提案手法は, クロスドメインテストにおいて, 他の手法と比較して優れた一般化とロバスト性を示す。 さらに、予測深度と正規情報を統合することで、着地域面積の推定を可能にし、実用上重要な意思決定支援を提供する。

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