論文の概要: AsterNav: Autonomous Aerial Robot Navigation In Darkness Using Passive Computation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.17550v2
- Date: Thu, 29 Jan 2026 18:09:09 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-03-23 08:17:40.939909
- Title: AsterNav: Autonomous Aerial Robot Navigation In Darkness Using Passive Computation
- Title（参考訳）: AsterNav:パッシブ計算による暗黒空間での自律飛行ロボットナビゲーション
- Abstract要約: Infra-Red(IR)単眼カメラと大口径の符号化レンズと、GPSやモーションキャプチャなどの外部インフラを使わずに構造光を組み合わせることで、暗闇の中でのナビゲーションを可能にする自律飛行ロボットを提案する。
AsterNetはNVIDIA Jetson Orin$textTM$ Nanoで20Hzで動作する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.194266824918107
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Autonomous aerial navigation in absolute darkness is crucial for post-disaster search and rescue operations, which often occur from disaster-zone power outages. Yet, due to resource constraints, tiny aerial robots, perfectly suited for these operations, are unable to navigate in the darkness to find survivors safely. In this paper, we present an autonomous aerial robot for navigation in the dark by combining an Infra-Red (IR) monocular camera with a large-aperture coded lens and structured light without external infrastructure like GPS or motion-capture. Our approach obtains depth-dependent defocus cues (each structured light point appears as a pattern that is depth dependent), which acts as a strong prior for our AsterNet deep depth estimation model. The model is trained in simulation by generating data using a simple optical model and transfers directly to the real world without any fine-tuning or retraining. AsterNet runs onboard the robot at 20 Hz on an NVIDIA Jetson Orin$^\text{TM}$ Nano. Furthermore, our network is robust to changes in the structured light pattern and relative placement of the pattern emitter and IR camera, leading to simplified and cost-effective construction. We successfully evaluate and demonstrate our proposed depth navigation approach AsterNav using depth from AsterNet in many real-world experiments using only onboard sensing and computation, including dark matte obstacles and thin ropes (diameter 6.25mm), achieving an overall success rate of 95.5% with unknown object shapes, locations and materials. To the best of our knowledge, this is the first work on monocular, structured-light-based quadrotor navigation in absolute darkness.
- Abstract（参考訳）: 絶対暗黒における自律的な航空航法は、災害時停電によってしばしば起こる災害後の捜索・救助活動に不可欠である。
しかし、資源の制約により、これらの操作に完全に適した小型の空中ロボットは、暗闇の中を移動して生存者を安全に見つけることができない。
本稿では、赤外線単眼カメラと大口径符号化レンズと、GPSやモーションキャプチャーなどの外部インフラを使わずに構造光を組み合わせ、暗闇の中でのナビゲーションを可能にする自律飛行ロボットを提案する。
提案手法は,アスターネット深度推定モデルにおいて強い先行となる深度依存性デフォーカス手がかり(各構造光点が深度依存性のパターンとして現れる)を得る。
このモデルは、単純な光学モデルを用いてデータを生成し、微調整や再訓練をせずに直接現実世界に転送することで、シミュレーションで訓練される。
AsterNetはNVIDIA Jetson Orin$^\text{TM}$ Nanoで20Hzで動作する。
さらに,本ネットワークは,パターンエミッタと赤外線カメラの相対配置と構造パターンの変化に頑健であり,簡易で費用対効果の高い構成となっている。
提案した深度航法アプローチであるAsterNavを,ダークマット障害物や細いロープ(直径6.25mm)を含む実世界の多くの実験において,AsterNetの深度を用いて評価し,実験を行った。
私たちの知る限りでは、これは絶対暗黒における単分子構造に基づく四角形航法に関する最初の研究である。
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