論文の概要: MiniUGV$_2$: A Compact UAV-Deployable Tracked Ground Vehicle with Manipulation Capabilities
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.00972v1
- Date: Sun, 01 Mar 2026 07:53:55 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-03-23 08:17:41.795642
- Title: MiniUGV$_2$: A Compact UAV-Deployable Tracked Ground Vehicle with Manipulation Capabilities
- Title(参考訳): MiniUGV$_2$: 操作機能付き小型無人航空機
- Authors: Durgakant Pushp, Swapnil Kalhapure, Shaekh Mohammad Shithil, Lantao Liu,
- Abstract要約: miniUGV$(ミニUGV$)は、UAV機能を制限された環境に拡張する小型の無人航空機である。
このシステムには、両関節アーム、LiDARと深度センサーの統合、および拡張された剥離のためのモジュールエレクトロニクスが導入されている。
実験では、堅牢なナビゲーション、セルフライト、オプションの自律性を実証する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 7.6997148655751895
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Exploring and inspecting \emph{Hidden Spaces}, defined as environments whose entrances are accessible only to aerial robots but remain unexplored due to geometric constraints, limited flight time, and communication loss, remains a major challenge. We present miniUGV$_2$, a compact UAV-deployable tracked ground vehicle that extends UAV capabilities into confined environments. The system introduces dual articulated arms, integrated LiDAR and depth sensing, and modular electronics for enhanced autonomy. A novel tether module with an electro-permanent magnetic head enables safe deployment, retrieval, and optional detachment, thereby overcoming prior entanglement issues. Experiments demonstrate robust terrain navigation, self-righting, and manipulation of objects up to 3.5 kg, validating miniUGV$_2$ as a versatile platform for hybrid aerial-ground robotics.
- Abstract(参考訳): エントランスが空飛ぶロボットにしかアクセスできないが、幾何学的制約、飛行時間制限、通信損失などにより探索されていない環境として定義された 'emph{Hidden Spaces} の探索と検査は、依然として大きな課題である。
我々は,UAV機能を限定環境に拡張した小型UAV配備型地上走行車 miniUGV$_2$ を提示する。
このシステムには、両関節アーム、LiDARと深度センサーの統合、そして自律性を高めるモジュールエレクトロニクスが導入されている。
エレクトロ永久磁石ヘッドを備えた新しいテザーモジュールは、安全な配置、検索、オプションの離脱を可能にし、事前の絡み合う問題を克服する。
実験では、ロバストな地形のナビゲーション、自己照準、3.5kgまでの物体の操作を実証し、ハイブリッド地上ロボットのための汎用プラットフォームとして miniUGV$_2$ を検証した。
関連論文リスト
- Fly, Track, Land: Infrastructure-less Magnetic Localization for Heterogeneous UAV-UGV Teaming [5.61837936726601]
我々は,軽量UAVの自律的なホバリング,追跡,着陸を可能にする,完全なインフラストラクチャレス磁気誘導型(MI)ローカライゼーションシステムを提案する。
この研究は、超軽量飛行ロボットが地上の無人地上車両の移動認識エージェントとして機能する異種ロボットコラボレーションのビジョンを前進させる。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-03-09T20:52:51Z) - UAV-MM3D: A Large-Scale Synthetic Benchmark for 3D Perception of Unmanned Aerial Vehicles with Multi-Modal Data [47.317955428393134]
UAV-MM3Dは,低高度UAV知覚と動作理解のための多モード合成データセットである。
様々なシーン(都市部、郊外部、森林部、沿岸部)と気象条件にまたがる400Kの同期フレームで構成されている。
各フレームは2D/3Dバウンディングボックス、6-DoFのポーズ、インスタンスレベルのアノテーションを提供し、3D検出、ポーズ推定、ターゲット追跡、短期軌道予測などのUAVに関連するコアタスクを可能にする。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-11-27T12:30:28Z) - AerialMind: Towards Referring Multi-Object Tracking in UAV Scenarios [64.51320327698231]
UAVシナリオにおける最初の大規模RMOTベンチマークであるAerialMindを紹介する。
我々は、革新的な半自動協調型エージェントベースラベリングアシスタントフレームワークを開発した。
また,視覚言語表現学習を協調的に強化する新しい手法であるHawkEyeTrackを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-11-26T04:44:27Z) - AirV2X: Unified Air-Ground Vehicle-to-Everything Collaboration [17.205655005166083]
我々は、無人航空機(UAV)を柔軟な代替品として活用し、固定道路側ユニット(RSU)を補完する大規模なデータセットであるAirV2X-Perceptionを提案する。
私たちのデータセットは、天気や照明条件の異なる都市、郊外、田舎の環境を横断する6.73時間のドローン支援運転シナリオで構成されています。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-06-24T03:34:39Z) - Tiny Multi-Agent DRL for Twins Migration in UAV Metaverses: A Multi-Leader Multi-Follower Stackelberg Game Approach [57.15309977293297]
無人航空機(UAV)とメタバースの相乗効果は、UAVメタバースと呼ばれる新しいパラダイムを生み出している。
本稿では,UAVメタバースにおける効率的なUTマイグレーションのためのプルーニング技術に基づく,機械学習に基づく小さなゲームフレームワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-18T02:14:13Z) - Fully Convolutional One-Stage 3D Object Detection on LiDAR Range Images [96.66271207089096]
FCOS-LiDARは、自律走行シーンのLiDAR点雲のための完全な1段式3Dオブジェクト検出器である。
標準的な2Dコンボリューションを持つRVベースの3D検出器は、最先端のBEVベースの検出器と同等の性能を発揮することを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-27T05:42:16Z) - Energy-Efficient Inference on the Edge Exploiting TinyML Capabilities
for UAVs [0.0]
本稿では,エッジ上での深層学習を生かした,この問題に対する実用的な解決策を提案する。
開発システムは、DJI Tello Micro Aerial Vehicle (MAV)にオープンMVマイクロコントローラを統合する。
このアプローチの目標は、オフライン推論、低レイテンシ、エネルギー効率、データセキュリティを含む、TinyMLの新機能を活用することだ。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-11-30T15:17:13Z) - A Multi-UAV System for Exploration and Target Finding in Cluttered and
GPS-Denied Environments [68.31522961125589]
複雑なGPSを用いた複雑な環境において,UAVのチームが協調して目標を探索し,発見するための枠組みを提案する。
UAVのチームは自律的にナビゲートし、探索し、検出し、既知の地図で散らばった環境でターゲットを見つける。
その結果, 提案方式は, 時間的コスト, 調査対象地域の割合, 捜索・救助ミッションの成功率などの面で改善されていることがわかった。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-07-19T12:54:04Z)
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。