論文の概要: An Image-Based Path Planning Algorithm Using a UAV Equipped with Stereo Vision

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.07928v1
• Date: Wed, 12 Nov 2025 01:28:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-12 20:17:03.549733
• Title: An Image-Based Path Planning Algorithm Using a UAV Equipped with Stereo Vision
• Title（参考訳）: ステレオビジョン付きUAVを用いた画像ベース経路計画アルゴリズム
• Authors: Selim Ahmet Iz, Mustafa Unel,
• Abstract要約: 提案手法は,UAVを用いて発生する地形の不均一性マップを用いている。 画像にエッジ,ライン,コーナー検出などのコンピュータビジョン技術を適用した。 ArUcoマーカーのポーズ推定と円検出技術を用いて、初期点と所望点を自動的に検出する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper presents a novel image-based path planning algorithm that was developed using computer vision techniques, as well as its comparative analysis with well-known deterministic and probabilistic algorithms, namely A* and Probabilistic Road Map algorithm (PRM). The terrain depth has a significant impact on the calculated path safety. The craters and hills on the surface cannot be distinguished in a two-dimensional image. The proposed method uses a disparity map of the terrain that is generated by using a UAV. Several computer vision techniques, including edge, line and corner detection methods, as well as the stereo depth reconstruction technique, are applied to the captured images and the found disparity map is used to define candidate way-points of the trajectory. The initial and desired points are detected automatically using ArUco marker pose estimation and circle detection techniques. After presenting the mathematical model and vision techniques, the developed algorithm is compared with well-known algorithms on different virtual scenes created in the V-REP simulation program and a physical setup created in a laboratory environment. Results are promising and demonstrate effectiveness of the proposed algorithm.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,コンピュータビジョン技術を用いた新しい画像ベースの経路計画アルゴリズムと,よく知られた決定的・確率的アルゴリズム,すなわちA*および確率的道路マップアルゴリズム(PRM)との比較分析を行う。 地形の深さは計算された経路の安全性に大きな影響を及ぼす。 表面上のクレーターや丘は2次元画像では区別できない。 提案手法は,UAVを用いて発生する地形の不均一性マップを用いている。 画像にはエッジ,ライン,コーナー検出などのコンピュータビジョン技術やステレオ深度再構成技術が適用され,軌道の候補経路を定義するために検出された不均一マップが使用される。 ArUcoマーカーのポーズ推定と円検出技術を用いて、初期点と所望点を自動的に検出する。 数理モデルと視覚技術を提示した後,V-REPシミュレーションプログラムで作成された様々な仮想シーン上のよく知られたアルゴリズムと,実験室内で作成した物理装置を比較した。 その結果,提案アルゴリズムの有効性が示唆された。

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