論文の概要: A2VISR: An Active and Adaptive Ground-Aerial Localization System Using Visual Inertial and Single-Range Fusion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.16367v1
• Date: Thu, 18 Dec 2025 10:07:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-23 08:17:40.404833
• Title: A2VISR: An Active and Adaptive Ground-Aerial Localization System Using Visual Inertial and Single-Range Fusion
• Title（参考訳）: A2VISR:ビジュアル慣性核融合と単射核融合を用いたアクティブで適応的な地上航空局地化システム
• Authors: Sijia Chen, Wei Dong,
• Abstract要約: これは、地上と航空の協調システムを用いて、散在した環境下での飛行ロボットのロケライズロバスト性を高めるための実践的なアプローチである。 我々は、アクティブビジョン、単一配列、慣性計測、光学フローを統合した地上局地化フレームワークをより包括的に改善する。 提案手法は、平均根平均平方誤差が約0.09mであり、損失とセンサ故障を捕捉するためのレジリエンスを維持しながら、ロバストなオンラインローカライゼーションを実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.59898575353575
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: It's a practical approach using the ground-aerial collaborative system to enhance the localization robustness of flying robots in cluttered environments, especially when visual sensors degrade. Conventional approaches estimate the flying robot's position using fixed cameras observing pre-attached markers, which could be constrained by limited distance and susceptible to capture failure. To address this issue, we improve the ground-aerial localization framework in a more comprehensive manner, which integrates active vision, single-ranging, inertial odometry, and optical flow. First, the designed active vision subsystem mounted on the ground vehicle can be dynamically rotated to detect and track infrared markers on the aerial robot, improving the field of view and the target recognition with a single camera. Meanwhile, the incorporation of single-ranging extends the feasible distance and enhances re-capture capability under visual degradation. During estimation, a dimension-reduced estimator fuses multi-source measurements based on polynomial approximation with an extended sliding window, balancing computational efficiency and redundancy. Considering different sensor fidelities, an adaptive sliding confidence evaluation algorithm is implemented to assess measurement quality and dynamically adjust the weighting parameters based on moving variance. Finally, extensive experiments under conditions such as smoke interference, illumination variation, obstacle occlusion, prolonged visual loss, and extended operating range demonstrate that the proposed approach achieves robust online localization, with an average root mean square error of approximately 0.09 m, while maintaining resilience to capture loss and sensor failures.
• Abstract（参考訳）: これは地上と空中の協調システムを用いて、特に視覚センサーが劣化した環境下での飛行ロボットの局所的ロバスト性を高めるための実践的なアプローチです。 従来のアプローチでは、飛行ロボットの位置を固定カメラで推定し、固定されたマーカーを観測する。 この問題に対処するため,我々は,アクティブビジョン,単一配列,慣性オドメトリー,光学フローを統合した地上局地化フレームワークを,より包括的な方法で改良する。 第一に、地上車両に搭載された設計されたアクティブビジョンサブシステムは、動的に回転して、空中ロボットの赤外線マーカーを検出し、追跡し、視野と目標認識を単一のカメラで改善することができる。 一方、単一配置の一体化は、実現可能な距離を延ばし、視覚的劣化下での再捕獲能力を高める。 推定中、次元再現型推定器は、多項式近似と拡張スライディングウインドウによるマルチソース計測を融合し、計算効率と冗長性のバランスをとる。 センサ特性の相違を考慮し, 適応的スライディング信頼度評価アルゴリズムを導入し, 測定品質を評価し, 移動分散に基づく重み付けパラメータを動的に調整する。 最後に, 煙の干渉, 照明変動, 障害物閉塞, 長時間の視覚的損失, 拡張操作範囲などの条件下での広範囲な実験により, 提案手法がロバストなオンライン局所化を実現し, 平均根平均二乗誤差が約0.09mであり, 損失とセンサの故障を捕捉するためのレジリエンスを維持していることを示す。

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