論文の概要: Vision-Aided Relative State Estimation for Approach and Landing on a Moving Platform with Inertial Measurements

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.19245v1
• Date: Mon, 22 Dec 2025 10:28:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-23 08:17:40.465032
• Title: Vision-Aided Relative State Estimation for Approach and Landing on a Moving Platform with Inertial Measurements
• Title（参考訳）: 慣性測定による移動プラットフォームへの接近・着陸のための視覚支援相対状態推定
• Abstract要約: 本稿では,UAVと平面プラットフォーム間の相対的な位置,向き,速度を,接近・着陸時の任意の3次元運動によって推定する問題に対処する。 相対的な姿勢を再現するために,SO(3)上の補足フィルタを用いたカスケードオブザーバを提案し,続いて相対的な位置と速度推定のための線形リカティオブザーバを提案する。 提案したオブザーバの性能は、広範囲なシミュレーションによって検証される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.94429692322632
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: This paper tackles the problem of estimating the relative position, orientation, and velocity between a UAV and a planar platform undergoing arbitrary 3D motion during approach and landing. The estimation relies on measurements from Inertial Measurement Units (IMUs) mounted on both systems, assuming there is a suitable communication channel to exchange data, together with visual information provided by an onboard monocular camera, from which the bearing (line-of-sight direction) to the platform's center and the normal vector of its planar surface are extracted. We propose a cascade observer with a complementary filter on SO(3) to reconstruct the relative attitude, followed by a linear Riccati observer for relative position and velocity estimation. Convergence of both observers is established under persistently exciting conditions, and the cascade is shown to be almost globally asymptotically and locally exponentially stable. We further extend the design to the case where the platform's rotation is restricted to its normal axis and show that its measured linear acceleration can be exploited to recover the remaining unobservable rotation angle. A sufficient condition to ensure local exponential convergence in this setting is provided. The performance of the proposed observers is validated through extensive simulations.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,UAVと平面プラットフォーム間の相対的な位置,向き,速度を,接近・着陸時の任意の3次元運動によって推定する問題に対処する。 両システムに搭載された慣性測定ユニット(IMU)の測定値に基づいて,データ交換に適した通信チャネルが存在すると仮定し,プラットフォーム中央へのベアリング(視線方向)と平面面の正規ベクトルを抽出する単眼カメラの視覚情報とを推定する。 相対的な姿勢を再現するために,SO(3)上の補足フィルタを用いたカスケードオブザーバを提案し,続いて相対的な位置と速度推定のための線形リカティオブザーバを提案する。 両観測者の収束は、持続的に興奮的な条件下で確立され、カスケードはほぼ全世界的に漸近的に、局所的に安定であることが示されている。 さらに、プラットフォームの回転が通常の軸に制限されている場合まで設計を拡張し、その測定された線形加速度を利用して残りの観測不可能な回転角を復元できることを示す。 この設定における局所指数収束を保証する十分な条件が提供される。 提案したオブザーバの性能は、広範囲なシミュレーションによって検証される。

関連論文リスト

• From Where to How: Continuous 4D Interaction Forecasting from Egocentric Video [62.898774619819676]
  エゴセントリックな4Dインタラクション予測は、将来のインタラクションが3Dで起こる場所と、その実現のために人体がどのように動くかを予測することを目的としている。 コヒーレント4D(Coherent4D)は、3つの領域にわたる約233Kサンプルからなる連続4Dインタラクション予測のための大規模エゴセントリックデータセットである。 HIGFlow(Hand Interaction Guided Residual Flow)フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-09-08T12:06:23Z)
• Attitude Estimation Using Inertial and Barometric Measurements [0.0]
  本稿では,車両の垂直運動の相補的な情報を提供するため,バロメーターを用いた姿勢推定アーキテクチャを提案する。 その結果、バロメーターを用いた推定は、最小限の感覚構成における姿勢推定に軽量で信頼性があり、効果的な補完的な感覚モータリティを提供することを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-07-14T20:36:13Z)
• Relative Pose-Velocity Estimation Using Dual IMU Measurements and Relative Position Sensing [39.146761527401424]
  本稿では,移動目標に対する車両の相対姿勢(位置と方向)と速度を推定する問題に対処する。 環境空間における推定誤差の大域的指数収束を保証するために必要な一様可観測条件を解析する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-05-13T05:36:10Z)
• Event-based SLAM Benchmark for High-Speed Maneuvers [68.148886127117]
  イベントベースのカメラはバイオインスパイアされたセンサーで、独立して、マイクロ秒の解像度で明るさの変化に非同期に反応する。 既存のイベントベースのアプローチは、高速操作による動きのぼかしを緩和することに成功したが、多くの制限に悩まされた。 イベントベースの状態推定のためのベンチマークフレームワークであるEvSLAMを導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-04-27T04:36:41Z)
• Unifying UAV Cross-View Geo-Localization via 3D Geometric Perception [51.687842983240564]
  無人航空機(UAV)のクロスビューな地上局地化は、斜めのUAV画像と衛星地図との厳密な幾何学的相違により、いまだに困難である。 本稿では,3次元シーン形状を明示的にモデル化し,粗い位置認識ときめ細かなポーズ推定を統一する,幾何認識型UAV測位フレームワークを提案する。 提案手法は, 最先端のベースラインを著しく上回り, ロバストメータレベルのローカライゼーション精度を実現し, 複雑な都市環境における一般化を向上する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-04-02T08:08:41Z)
• Stereo-Inertial Poser: Towards Metric-Accurate Shape-Aware Motion Capture Using Sparse IMUs and a Single Stereo Camera [54.967647497048205]
  本稿では,距離精度と形状を考慮した3次元動作を推定するリアルタイムモーションキャプチャシステムであるStereo-Inertial Poserを提案する。 モノクラーRGBをステレオビジョンに置き換え、直接3次元キーポイント抽出と形状パラメータ推定を可能にした。 ドリフトフリーなグローバル翻訳を長い記録時間で生成し,フットスケート効果を低減させる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-03-02T17:46:38Z)
• Finite-time Stable Pose Estimation on TSE(3) using Point Cloud and Velocity Sensors [0.0]
  本研究は, 有限時間安定ポーズ推定器 (FTS-PE) を3次元の回転運動および転動運動を行う剛体に対して提案する。 FTS-PEはポーズ(位置と向き)と速度のフルステートオブザーバーであり、リャプノフ解析によって得られる。 FTS-PEと2重四元数拡張カルマンフィルタを比較した数値シミュレーション(VPE)
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-02-10T05:11:01Z)
• Cascaded Tightly-Coupled Observer Design for Single-Range-Aided Inertial Navigation [0.0]
  本研究は、慣性測定ユニット(IMU)のみを用いて剛体の全状態を再構築する、単射支援ナビゲーションオブザーバを導入する。 この設計は、まず拡張線形時間変化(LTV)システムを定式化し、ボディフレームの位置、ボディフレーム速度、重力方向を推定する。 カスケード設計のほぼグローバル漸近安定性(AGAS)は、センサノイズや軌道変動に対するロバスト性を確保するため、均一な可観測条件の下で確立されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-12-05T22:44:22Z)
• Loc$^2$: Interpretable Cross-View Localization via Depth-Lifted Local Feature Matching [80.57282092735991]
  本稿では,高精度かつ解釈可能なクロスビューローカライズ手法を提案する。 地上画像の3自由度(DoF)のポーズを、その局所的な特徴と基準空中画像とをマッチングすることによって推定する。 実験では、クロスエリアテストや未知の向きといった挑戦的なシナリオにおいて、最先端の精度を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-09-11T18:52:16Z)
• EMoTive: Event-guided Trajectory Modeling for 3D Motion Estimation [59.33052312107478]
  イベントカメラは、シーン変化に対する連続的適応ピクセルレベル応答による3次元モーション推定の可能性を提供する。 本稿では,イベント誘導パラメトリック曲線を用いた一様軌道をモデル化するイベントベースフレームワークであるEMoveについて述べる。 動作表現には,事象誘導下での空間的特徴と時間的特徴を融合する密度認識適応機構を導入する。 最終3次元運動推定は、パラメトリック軌道、流れ、深度運動場の多時間サンプリングによって達成される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-14T13:15:54Z)
• An Accurate and Real-time Relative Pose Estimation from Triple Point-line Images by Decoupling Rotation and Translation [10.05584976985694]
  3D-2D制約は、Visual Odometry (VO) やStructure-from-Motion (SfM) システムで広く使われている。 回転変換デカップリング推定に基づく新しい3次元ポーズ解決器を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-18T10:21:05Z)
• Tight Fusion of Events and Inertial Measurements for Direct Velocity Estimation [20.002238735553792]
  本研究では,通常のカメラの代わりに動的視覚センサを用いて,一階キネマティクスのレベルで直接視覚-慣性融合を行う新しい手法を提案する。 本研究では, 短時間で高ダイナミックな状況下での速度推定がどのように得られるかを示す。 シミュレーションデータと実データの両方の実験により、提案された密接な事象-慣性融合が連続的かつ信頼性の高い速度推定に繋がることを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-17T15:56:57Z)
• A 5-Point Minimal Solver for Event Camera Relative Motion Estimation [47.45081895021988]
  本稿では,直線パラメータと線形カメラ速度予測を推定し,複数の直線を考慮した場合の1つの平均線形速度に融合できる新しい最小5点解法を提案する。 本手法は,既存の閉形式解法が23%から70%しか達成できない線形速度の推定において,連続的に100%の成功率を達成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-29T08:30:18Z)
• EDI: ESKF-based Disjoint Initialization for Visual-Inertial SLAM Systems [9.937997167972743]
  本稿では,高速,高精度,堅牢な視覚慣性初期化のための新しい手法を提案する。 提案手法は,3秒未満で平均5.8%の誤差を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-04T19:06:58Z)
• Pushing the Envelope of Rotation Averaging for Visual SLAM [69.7375052440794]
  視覚SLAMシステムのための新しい最適化バックボーンを提案する。 従来の単分子SLAMシステムの精度, 効率, 堅牢性を向上させるために, 平均化を活用している。 我々のアプローチは、公開ベンチマークの最先端技術に対して、同等の精度で最大10倍高速に表示することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-02T18:02:26Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。