論文の概要: Eva-Tracker: ESDF-update-free, Visibility-aware Planning with Target Reacquisition for Robust Aerial Tracking

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.12549v1
• Date: Fri, 13 Feb 2026 02:56:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-23 08:17:41.419907
• Title: Eva-Tracker: ESDF-update-free, Visibility-aware Planning with Target Reacquisition for Robust Aerial Tracking
• Title（参考訳）: Eva-Tracker:ロバスト航空追跡のための目標再獲得によるESDF更新不要・可視性を考慮した計画
• Authors: Yue Lin, Yang Liu, Dong Wang, Huchuan Lu,
• Abstract要約: Eva-Trackerは、航空追跡のための可視性を考慮した軌道計画フレームワークである。 ESDF更新を排除し、リカバリ可能なパス生成メソッドを組み込んで、ターゲット再取得を行う。 提案手法は,従来の最先端手法よりも計算労力の少ないロバストな追跡結果を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 51.06229328990625
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The Euclidean Signed Distance Field (ESDF) is widely used in visibility evaluation to prevent occlusions and collisions during tracking. However, frequent ESDF updates introduce considerable computational overhead. To address this issue, we propose Eva-Tracker, a visibility-aware trajectory planning framework for aerial tracking that eliminates ESDF updates and incorporates a recovery-capable path generation method for target reacquisition. First, we design a target trajectory prediction method and a visibility-aware initial path generation algorithm that maintain an appropriate observation distance, avoid occlusions, and enable rapid replanning to reacquire the target when it is lost. Then, we propose the Field of View ESDF (FoV-ESDF), a precomputed ESDF tailored to the tracker's field of view, enabling rapid visibility evaluation without requiring updates. Finally, we optimize the trajectory using differentiable FoV-ESDF-based objectives to ensure continuous visibility throughout the tracking process. Extensive simulations and real-world experiments demonstrate that our approach delivers more robust tracking results with lower computational effort than existing state-of-the-art methods. The source code is available at https://github.com/Yue-0/Eva-Tracker.
• Abstract（参考訳）: Euclidean Signed Distance Field (ESDF) は視認性評価に広く用いられている。 しかし、ESDFの頻繁な更新は、かなりの計算オーバーヘッドをもたらす。 この問題に対処するために,ESDF更新を排除し,目標再獲得のためのリカバリ可能な経路生成手法を組み込んだ,航空追跡のための可視性を考慮した軌道計画フレームワークであるEva-Trackerを提案する。 まず、適切な観測距離を保ち、オクルージョンを回避し、高速なリプランニングにより、失ったターゲットを再取得できる目標軌道予測法と可視性を考慮した初期経路生成アルゴリズムを設計する。 次に、トラッカーの視野に合わせて事前計算されたESDFであるFoV-ESDF(Field of View ESDF)を提案する。 最後に,FoV-ESDFをベースとした目標値を用いてトラジェクトリを最適化し,トラッキングプロセス全体にわたって連続的な可視性を確保する。 大規模シミュレーションと実世界の実験により、我々の手法は既存の最先端手法よりも少ない計算労力でより堅牢な追跡結果を提供することを示した。 ソースコードはhttps://github.com/Yue-0/Eva-Tracker.comで入手できる。

関連論文リスト

• 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)
• SFTrack: A Robust Scale and Motion Adaptive Algorithm for Tracking Small and Fast Moving Objects [2.9803250365852443]
  本稿では,無人航空機(UAV)映像における多物体追跡の問題に対処する。 交通監視システムや警察によるリアルタイム容疑者追跡など、様々なUAVアプリケーションにおいて重要な役割を果たしている。 低信頼度検出から対象物体の追跡を開始する新しい追跡戦略を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-26T05:09:20Z)
• RTracker: Recoverable Tracking via PN Tree Structured Memory [71.05904715104411]
  本稿では,木構造メモリを用いてトラッカーと検出器を動的に関連付け,自己回復を可能にするRTrackerを提案する。 具体的には,正負と負のターゲットサンプルを時系列に保存し,維持する正負のツリー構造メモリを提案する。 我々の中核となる考え方は、正と負の目標カテゴリーの支持サンプルを用いて、目標損失の信頼性評価のための相対的距離に基づく基準を確立することである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-28T08:54:40Z)
• LEAP-VO: Long-term Effective Any Point Tracking for Visual Odometry [53.5449912019877]
  本稿では,LEAP(Long-term Effective Any Point Tracking)モジュールについて述べる。 LEAPは、動的トラック推定のために、視覚的、トラック間、時間的キューと慎重に選択されたアンカーを革新的に組み合わせている。 これらの特徴に基づき,強靭な視力計測システムLEAP-VOを開発した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-03T18:57:27Z)
• RTrack: Accelerating Convergence for Visual Object Tracking via Pseudo-Boxes Exploration [3.29854706649876]
  単一のオブジェクト追跡(SOT)は、ターゲットオブジェクトをバウンディングボックスとして表現することに大きく依存している。 本稿では,新しいオブジェクト表現ベースライントラッカーRTrackを提案する。 RTrackは自動的に点を配置して空間範囲を定義し、局所領域をハイライトする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-23T04:41:59Z)
• BEVTrack: A Simple and Strong Baseline for 3D Single Object Tracking in Bird's-Eye View [54.48052449493636]
  3Dシングルオブジェクトトラッキング(SOT)はコンピュータビジョンの基本課題であり、自律運転のようなアプリケーションにおいて重要な役割を果たす。 BEVTrackは、シンプルだが効果的な動きに基づくトラッキング手法である。 我々は,BEVTrackが200FPSで動作しながら最先端の結果を達成し,リアルタイム適用性を実現していることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-05T12:42:26Z)
• DR^2Track: Towards Real-Time Visual Tracking for UAV via Distractor Repressed Dynamic Regression [18.044423448896143]
  本研究では,検出フェーズで生成した応答マップの局所的な最大点を利用して,電流イントラクタの自動検出を行う。 3つの挑戦的なUAVベンチマークで実施された実体実験は、優れた性能と異常な速度の両方を実証している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-08-10T06:08:31Z)

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。