論文の概要: Towards Versatile Opti-Acoustic Sensor Fusion and Volumetric Mapping

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.14457v1
• Date: Sun, 15 Mar 2026 16:06:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-21 18:33:56.82926
• Title: Towards Versatile Opti-Acoustic Sensor Fusion and Volumetric Mapping
• Title（参考訳）: Versatile Opti-Acoustic Sensor Fusionとボリュームマッピングに向けて
• Authors: Ivana Collado-Gonzalez, John McConnell, Brendan Englot,
• Abstract要約: 自動水中車両にはボリュームマッピングが不可欠である。 視覚に基づく知覚は高解像度のデータを提供するが、濁った状況では失敗する。 ソナーは光と濁りに強いが 解像度が低く 高さの曖昧さに悩まされている 本稿では,ステレオソナー対とモノクラーカメラを融合させて,様々な視認性条件下での安全なナビゲーションを実現するフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.064612766965483
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Accurate 3D volumetric mapping is critical for autonomous underwater vehicles operating in obstacle-rich environments. Vision-based perception provides high-resolution data but fails in turbid conditions, while sonar is robust to lighting and turbidity but suffers from low resolution and elevation ambiguity. This paper presents a volumetric mapping framework that fuses a stereo sonar pair with a monocular camera to enable safe navigation under varying visibility conditions. Overlapping sonar fields of view resolve elevation ambiguity, producing fully defined 3D point clouds at each time step. The framework identifies regions of interest in camera images, associates them with corresponding sonar returns, and combines sonar range with camera-derived elevation cues to generate additional 3D points. Each 3D point is assigned a confidence value reflecting its reliability. These confidence-weighted points are fused using a Gaussian Process Volumetric Mapping framework that prioritizes the most reliable measurements. Experimental comparisons with other opti-acoustic and sonar-based approaches, along with field tests in a marina environment, demonstrate the method's effectiveness in capturing complex geometries and preserving critical information for robot navigation in both clear and turbid conditions. Our code is open-source to support community adoption.
• Abstract（参考訳）: 正確な3Dボリュームマッピングは、障害物の多い環境での自律型水中車両にとって重要である。 視覚に基づく知覚は高解像度のデータを提供するが、濁った環境では失敗するが、ソナーは照度と濁度に頑丈であるが、低解像度と標高の曖昧さに悩まされている。 本稿では,ステレオソナー対とモノクラーカメラを融合させて,視界の異なる安全なナビゲーションを可能にするボリュームマッピングフレームワークを提案する。 重なり合うソナー場は標高の曖昧さを解消し、各ステップで完全に定義された3次元点雲を生成する。 このフレームワークは、カメラ画像に対する関心領域を特定し、それに対応するソナーリターンを関連付け、ソナーレンジとカメラ由来の高度手がかりを組み合わせることで、追加の3Dポイントを生成する。 各3Dポイントは、その信頼性を反映した信頼値が割り当てられる。 これらの信頼度重み付けされた点は、最も信頼性の高い測定を優先するガウスプロセスボリュームマッピングフレームワークを使用して融合される。 その他のオプティア音響およびソナーに基づくアプローチと、マリーナ環境でのフィールドテストとの実験的比較は、複雑なジオメトリを捕捉し、クリアおよびタービッド条件の両方でロボットナビゲーションに重要な情報を保存する方法の有効性を実証する。 私たちのコードは、コミュニティの採用をサポートするためにオープンソースです。

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