論文の概要: Seeing Where to Deploy: Metric RGB-Based Traversability Analysis for Aerial-to-Ground Hidden Space Inspection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.14639v1
• Date: Sun, 15 Mar 2026 22:20:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-17 16:19:35.932442
• Title: Seeing Where to Deploy: Metric RGB-Based Traversability Analysis for Aerial-to-Ground Hidden Space Inspection
• Title（参考訳）: 展開先:空対地空間検査のための計量RGBトラバーサビリティ解析
• Authors: Seoyoung Lee, Shaekh Mohammad Shithil, Durgakant Pushp, Lantao Liu, Zhangyang Wang,
• Abstract要約: 本稿では,RGBを用いた幾何学的意味的再構成と,空中から地上への隠れ空間検査のためのトラベル可能性解析フレームワークを提案する。 テザリングされたUAV-UGVプラットフォームでの実験では、隠れた空間シナリオにおける信頼性の高いデプロイメントゾーンの識別が示されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 48.120690574682875
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Inspection of confined infrastructure such as culverts often requires accessing hidden spaces whose entrances are reachable primarily from elevated viewpoints. Aerial-ground cooperation enables a UAV to deploy a compact UGV for interior exploration, but selecting a suitable deployment region from aerial observations requires metric terrain reasoning involving scale ambiguity, reconstruction uncertainty, and terrain semantics. We present a metric RGB-based geometric-semantic reconstruction and traversability analysis framework for aerial-to-ground hidden space inspection. A feed-forward multi-view RGB reconstruction backbone produces dense geometry, while temporally consistent semantic segmentation yields a 3D semantic map. To enable deployment-relevant measurements without LiDAR-based dense mapping, we introduce an embodied motion prior that recovers metric scale by enforcing consistency between predicted camera motion and onboard platform egomotion. From the metrically grounded reconstruction, we construct a confidence-aware geometric-semantic traversability map and evaluate candidate deployment zones under explicit reachability constraints. Experiments on a tethered UAV-UGV platform demonstrate reliable deployment-zone identification in hidden space scenarios.
• Abstract（参考訳）: カルバートのような閉じ込められたインフラの検査は、主に高い視点から入り口が到達可能な隠れた空間へのアクセスを必要とすることが多い。 航空と地上の協力により、UAVは内部探査のためにコンパクトなUGVを展開できるが、航空観測から適切な展開領域を選択するには、スケールのあいまいさ、再構成の不確実性、地形のセマンティクスを含む計量地形の推論が必要である。 本稿では,RGBを用いた幾何学的意味的再構成と,空中から地上への隠れ空間検査のためのトラベル可能性解析フレームワークを提案する。 フィードフォワードのマルチビューRGB再構成バックボーンは密度の高い幾何を生成し、時間的に一貫したセマンティックセグメンテーションは3Dセマンティックマップを生成する。 LiDARをベースとした高密度マッピングを使わずに展開関連測定を可能にするため,予測されたカメラモーションと搭載プラットフォームエゴモーションの一貫性を保ち,計量スケールを回復するエンボディード・モーションを導入する。 計量的基盤的再構成から,信頼性に配慮した幾何学的意味的トラバーサビリティマップを構築し,明示的な到達性制約の下でのデプロイメントゾーンの評価を行う。 テザリングされたUAV-UGVプラットフォームでの実験では、隠れた空間シナリオにおける信頼性の高いデプロイメントゾーンの識別が示されている。

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