論文の概要: FC-Vision: Real-Time Visibility-Aware Replanning for Occlusion-Free Aerial Target Structure Scanning in Unknown Environments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.13720v1
• Date: Sat, 14 Feb 2026 11:01:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-23 08:17:41.458533
• Title: FC-Vision: Real-Time Visibility-Aware Replanning for Occlusion-Free Aerial Target Structure Scanning in Unknown Environments
• Title（参考訳）: FC-Vision: 未知環境下での排他的航空目標構造スキャンのためのリアルタイム可視性認識型リプランニング
• Authors: Chen Feng, Yang Xu, Shaojie Shen,
• Abstract要約: FC-Visionは、標的構造物の自律的空中スキャンのためのオンザフライ可視性を考慮したリプランニングフレームワークである。 FC-Visionは予期せぬ閉塞下での走査品質を継続的に改善する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.67128708714023
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Autonomous aerial scanning of target structures is crucial for practical applications, requiring online adaptation to unknown obstacles during flight. Existing methods largely emphasize collision avoidance and efficiency, but overlook occlusion-induced visibility degradation, severely compromising scanning quality. In this study, we propose FC-Vision, an on-the-fly visibility-aware replanning framework that proactively and safely prevents target occlusions while preserving the intended coverage and efficiency of the original plan. Our approach explicitly enforces dense surface-visibility constraints to regularize replanning behavior in real-time via an efficient two-level decomposition: occlusion-free viewpoint repair that maintains coverage with minimal deviation from the nominal scan intent, followed by segment-wise clean-sensing connection in 5-DoF space. A plug-in integration strategy is also presented to seamlessly interface FC-Vision with existing UAV scanning systems without architectural changes. Comprehensive simulation and real-world evaluations show that FC-Vision consistently improves scanning quality under unexpected occluders, delivering a maximum coverage gain of 55.32% and a 73.17% reduction in the occlusion ratio, while achieving real-time performance with a moderate increase in flight time. The source code will be made publicly available.
• Abstract（参考訳）: 標的構造物の自律的空中スキャンは、飛行中に未知の障害物にオンラインで適応する必要があるため、実用化には不可欠である。 既存の方法では衝突回避と効率が重視されるが, 閉塞による視認性低下を見落とし, 走査品質が著しく低下した。 本研究では,FC-Visionを提案する。FC-Visionは,初期計画の意図したカバレッジと効率を保ちつつ,目標閉塞を積極的にかつ安全に防止する,オンザフライの可視性を考慮した再計画フレームワークである。 提案手法では,2段階の効率的な分解処理により,高密度表面可視性制約を強制的に適用し,オクルージョンフリーな視点修正を行い,さらに5-DoF空間での分節的クリーンセンシング接続を施した。 また,既存のUAVスキャンシステムとFC-Visionをシームレスにインターフェースするためのプラグイン統合戦略も提示されている。 総合的なシミュレーションと実世界の評価により、FC-Visionは予期せぬ閉塞下でのスキャン品質を継続的に改善し、最大カバー率55.32%、閉塞率73.17%の低下を達成し、飛行時間の適度な上昇でリアルタイムのパフォーマンスを達成した。 ソースコードは一般公開される予定だ。

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