論文の概要: SWA-PF: Semantic-Weighted Adaptive Particle Filter for Memory-Efficient 4-DoF UAV Localization in GNSS-Denied Environments
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.13795v2
- Date: Sat, 20 Sep 2025 08:43:46 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-09-23 12:27:33.488336
- Title: SWA-PF: Semantic-Weighted Adaptive Particle Filter for Memory-Efficient 4-DoF UAV Localization in GNSS-Denied Environments
- Title（参考訳）: SWA-PF: GNSS-Denied環境でのメモリ効率4-DoFUAVローカライゼーションのための意味重み付き適応粒子フィルタ
- Authors: Jiayu Yuan, Ming Dai, Enhui Zheng, Chao Su, Nanxing Chen, Qiming Hu, Shibo Zhu, Yibin Cao,
- Abstract要約: 無人航空機(UAV)の局部化システムは、GNSS(Global Navigation Satellite System)により広範囲に研究されている。
可変高度シナリオのための大規模多高度飛行セグメントデータセット(MAFS)を提案する。
本稿では,これらの制約を克服するために,SWA-PF法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.46731803518948
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Vision-based Unmanned Aerial Vehicle (UAV) localization systems have been extensively investigated for Global Navigation Satellite System (GNSS)-denied environments. However, existing retrieval-based approaches face limitations in dataset availability and persistent challenges including suboptimal real-time performance, environmental sensitivity, and limited generalization capability, particularly in dynamic or temporally varying environments. To overcome these limitations, we present a large-scale Multi-Altitude Flight Segments dataset (MAFS) for variable altitude scenarios and propose a novel Semantic-Weighted Adaptive Particle Filter (SWA-PF) method. This approach integrates robust semantic features from both UAV-captured images and satellite imagery through two key innovations: a semantic weighting mechanism and an optimized particle filtering architecture. Evaluated using our dataset, the proposed method achieves 10x computational efficiency gain over feature extraction methods, maintains global positioning errors below 10 meters, and enables rapid 4 degree of freedom (4-DoF) pose estimation within seconds using accessible low-resolution satellite maps. Code and dataset will be available at https://github.com/YuanJiayuuu/SWA-PF.
- Abstract（参考訳）: 無人航空機(UAV)の局部化システムは、GNSS(Global Navigation Satellite System)により広範囲に研究されている。
しかし、既存の検索ベースのアプローチはデータセットの可用性の限界に直面し、特に動的または時間的に変化する環境において、最適以下のリアルタイムパフォーマンス、環境感度、限定的な一般化能力を含む永続的な課題に直面している。
これらの制約を克服するために、可変高度シナリオのための大規模多高度飛行セグメントデータセット(MAFS)を提案し、新しいセマンティック重み付き適応粒子フィルタ(SWA-PF)法を提案する。
このアプローチは、UAVキャプチャ画像と衛星画像の両方から、セマンティック重み付け機構と最適化された粒子フィルタリングアーキテクチャという2つの重要な革新を通じて、ロバストなセマンティックな特徴を統合する。
提案手法は,特徴抽出法よりも10倍の計算効率向上を実現し,グローバル位置決め誤差を10m以下に維持し,低解像度衛星地図を用いて4自由度(4-DoF)の高速ポーズ推定を可能にする。
コードとデータセットはhttps://github.com/YuanJiayuuu/SWA-PF.comで入手できる。
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