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。

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