論文の概要: Visual Marker Search for Autonomous Drone Landing in Diverse Urban Environments
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.11078v1
- Date: Fri, 16 Jan 2026 08:24:23 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-01-19 20:21:50.407462
- Title: Visual Marker Search for Autonomous Drone Landing in Diverse Urban Environments
- Title（参考訳）: 広域都市環境における自律型ドローン着陸のための視覚マーカー探索
- Authors: Jiaohong Yao, Linfeng Liang, Yao Deng, Xi Zheng, Richard Han, Yuankai Qi,
- Abstract要約: マーカベースの着陸は、その単純さと信頼性のために、ドローンの配送やベースへの帰還システムで広く利用されている。
本研究では,現実的な運用多様性を再現するために,都市レイアウト,照明,天候を体系的に変化させたAirSimプラットフォーム上でのシミュレーションに基づく評価スイートを提案する。
その結果、信頼性の高い航空航法システムの開発を導くために、多様なセンサー関連条件下でマーカーベースの自律着陸を評価する必要性が浮き彫りになった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.158903922376137
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Marker-based landing is widely used in drone delivery and return-to-base systems for its simplicity and reliability. However, most approaches assume idealized landing site visibility and sensor performance, limiting robustness in complex urban settings. We present a simulation-based evaluation suite on the AirSim platform with systematically varied urban layouts, lighting, and weather to replicate realistic operational diversity. Using onboard camera sensors (RGB for marker detection and depth for obstacle avoidance), we benchmark two heuristic coverage patterns and a reinforcement learning-based agent, analyzing how exploration strategy and scene complexity affect success rate, path efficiency, and robustness. Results underscore the need to evaluate marker-based autonomous landing under diverse, sensor-relevant conditions to guide the development of reliable aerial navigation systems.
- Abstract（参考訳）: マーカベースの着陸は、その単純さと信頼性のために、ドローンの配送やベースへの帰還システムで広く利用されている。
しかし、ほとんどのアプローチでは、着陸地点の可視性とセンサー性能が理想化され、複雑な都市環境でのロバスト性が制限される。
本研究では,現実的な運用多様性を再現するために,都市レイアウト,照明,天候を体系的に変化させたAirSimプラットフォーム上でのシミュレーションに基づく評価スイートを提案する。
搭載カメラセンサ(RGB)を用いて2つのヒューリスティックカバレッジパターンと強化学習ベースエージェントをベンチマークし、探索戦略とシーンの複雑さが成功率、経路効率、堅牢性にどのように影響するかを分析した。
その結果、信頼性の高い航空航法システムの開発を導くために、多様なセンサー関連条件下でマーカーベースの自律着陸を評価する必要性が浮き彫りになった。
関連論文リスト
- Development and Testing for Perception Based Autonomous Landing of a Long-Range QuadPlane [0.0]
本研究は,視覚に基づく自律着陸と視覚慣性オドメトリーのための軽量なQuadPlaneシステムを提案する。
ハードウェアプラットフォーム、センサー構成、組み込みコンピューティングアーキテクチャは、要求されるリアルタイム、物理的制約を満たすように設計されている。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-12-10T06:02:25Z) - Predictive Uncertainty for Runtime Assurance of a Real-Time Computer Vision-Based Landing System [32.06417142452719]
滑走路画像から航空機のポーズ推定を行うためのビジョンベースパイプラインを提案する。
提案手法は,確率的キーポイント回帰のための空間的ソフトArgmax演算子をベースとした,効率的なフレキシブルなニューラルアーキテクチャ,リアルタイム推論による多様なビジョンバックボーンのサポート,および,シャープネスとキャリブレーションの指標によって評価される予測不確実性を生成する原理的損失関数,および (iii) 実行時検出と故障モデル出力の拒否を可能にするResidual-based Receiver Self Integrity Monitoring (RAIM) の適応である。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-08-13T11:56:22Z) - NOVA: Navigation via Object-Centric Visual Autonomy for High-Speed Target Tracking in Unstructured GPS-Denied Environments [56.35569661650558]
我々はNOVAというオブジェクト中心のフレームワークを導入し、ロバストな目標追跡と衝突認識ナビゲーションを可能にした。
グローバルマップを構築するのではなく、NOVAはターゲットの参照フレーム内での知覚、推定、制御を定式化する。
我々は,都市迷路や森林の小道,間欠的なGPS損失を伴う建物内の繰り返し遷移など,現実の挑戦的なシナリオにまたがってNOVAを検証する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-06-23T14:28:30Z) - Reinforcement Learning-Based Monocular Vision Approach for Autonomous UAV Landing [0.0]
本稿では,前方単眼カメラのみを用いた無人航空機(UAV)の自律着陸のための革新的なアプローチを提案する。
提案手法は,人間固有の推定プロセスに基づいて,着陸タスクを最適化問題として再設計する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-05-11T12:23:37Z) - Multi-modal Multi-platform Person Re-Identification: Benchmark and Method [58.59888754340054]
MP-ReIDは、マルチモダリティとマルチプラットフォームReIDに特化した新しいデータセットである。
このベンチマークは、RGB、赤外線、サーマルイメージングなど、さまざまなモードで1,930のIDからデータをコンパイルする。
クロスモダリティとクロスプラットフォームシナリオに適した,特定設計のプロンプトを備えたフレームワークであるUni-Prompt ReIDを紹介する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-03-21T12:27:49Z) - Open-World Drone Active Tracking with Goal-Centered Rewards [62.21394499788672]
Drone Visual Active Trackingは、視覚的な観察に基づいてモーションシステムを制御することで、対象物を自律的に追跡することを目的としている。
DATは,世界初となるエア・ツー・グラウンド・トラッキング・ベンチマークである。
また,複雑なシナリオにおけるドローン追跡目標の性能向上を目的としたGC-VATを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-12-01T09:37:46Z) - RSRD: A Road Surface Reconstruction Dataset and Benchmark for Safe and
Comfortable Autonomous Driving [67.09546127265034]
道路表面の再構築は、車両の走行計画と制御システムの解析と予測を促進するのに役立つ。
我々は,様々な運転条件下で,特定のプラットフォームで収集した実世界,高解像度,高精度のデータセットであるRoad Surface Reconstructionデータセットを紹介した。
約16,000対のステレオ画像、原点雲、地中深度・不均等地図を含む一般的な道路形態を網羅している。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-03T17:59:32Z) - Efficient Real-time Smoke Filtration with 3D LiDAR for Search and Rescue
with Autonomous Heterogeneous Robotic Systems [56.838297900091426]
スモークとダストは、搭載された知覚システムに依存するため、あらゆる移動ロボットプラットフォームの性能に影響を与える。
本稿では,重みと空間情報に基づく新しいモジュラー計算フィルタを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-08-14T16:48:57Z) - Visual-based Safe Landing for UAVs in Populated Areas: Real-time
Validation in Virtual Environments [0.0]
本稿では,実環境における視覚に基づく自律着陸の安全性と徹底的な評価のためのフレームワークを提案する。
本研究では,UnrealグラフィックスエンジンとAirSimプラグインを併用したドローンシミュレーションを提案する。
ベスト」SLZを選択するための2つの異なる基準について検討し、異なるシナリオで仮想ドローンの自律着陸時に評価する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-03-25T17:22:24Z) - Benchmarking high-fidelity pedestrian tracking systems for research,
real-time monitoring and crowd control [55.41644538483948]
実生活環境における高忠実な歩行者追跡は,群集動態研究において重要なツールである。
この技術が進歩するにつれて、社会においても益々有用になってきている。
歩行者追跡技術の研究と技術に成功させるためには、正確さの検証とベンチマークが不可欠である。
我々は、プライバシーに配慮した歩行者追跡技術のためのベンチマークスイートをコミュニティのオープンスタンダードに向けて提示し、議論する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-08-26T11:45:26Z) - Towards bio-inspired unsupervised representation learning for indoor
aerial navigation [4.26712082692017]
本研究では,生物にインスパイアされた深層学習アルゴリズムによる同時位置決めとマッピング(SLAM)とそのドローンナビゲーションシステムへの応用について述べる。
本稿では,低次元潜在状態記述子を出力し,知覚的エイリアスに対する感度を軽減し,高効率な組込みハードウェアの開発を行う教師なし表現学習手法を提案する。
設計したアルゴリズムは,室内の倉庫環境において収集されたデータセットに基づいて評価され,最初の結果はロバストな屋内航法の実現可能性を示している。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-06-17T08:42:38Z) - Occupancy Anticipation for Efficient Exploration and Navigation [97.17517060585875]
そこで我々は,エージェントが自我中心のRGB-D観測を用いて,その占有状態を可視領域を超えて推定する,占有予測を提案する。
エゴセントリックなビューとトップダウンマップの両方でコンテキストを活用することで、私たちのモデルは環境のより広いマップを予測できます。
われわれのアプローチは、2020 Habitat PointNav Challengeの優勝だ。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-08-21T03:16:51Z)
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。