論文の概要: Beyond Matching to Tiles: Bridging Unaligned Aerial and Satellite Views for Vision-Only UAV Navigation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.22153v2
• Date: Tue, 24 Mar 2026 10:17:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-25 12:42:17.614253
• Title: Beyond Matching to Tiles: Bridging Unaligned Aerial and Satellite Views for Vision-Only UAV Navigation
• Title（参考訳）: 空を照らして視界を照らす「Beyond Matching to Tiles」
• Authors: Kejia Liu, Haoyang Zhou, Ruoyu Xu, Peicheng Wang, Mingli Song, Haofei Zhang,
• Abstract要約: 本稿では,UAVの絶対位置と近距離からの進路を共同で予測する視覚駆動型クロスビューナビゲーション手法であるBering-UAVを提案する。 我々はまた、クロスビューのローカライゼーションとナビゲーションを評価するベンチマークである Bearing-UAV-90k も提示する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 51.286599397552756
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent advances in cross-view geo-localization (CVGL) methods have shown strong potential for supporting unmanned aerial vehicle (UAV) navigation in GNSS-denied environments. However, existing work predominantly focuses on matching UAV views to onboard map tiles, which introduces an inherent trade-off between accuracy and storage overhead, and overlooks the importance of the UAV's heading during navigation. Moreover, the substantial discrepancies and varying overlaps in cross-view scenarios have been insufficiently considered, limiting their generalization to real-world scenarios. In this paper, we present Bearing-UAV, a purely vision-driven cross-view navigation method that jointly predicts UAV absolute location and heading from neighboring features, enabling accurate, lightweight, and robust navigation in the wild. Our method leverages global and local structural features and explicitly encodes relative spatial relationships, making it robust to cross-view variations, misalignment, and feature-sparse conditions. We also present Bearing-UAV-90k, a multi-city benchmark for evaluating cross-view localization and navigation. Extensive experiments show encouraging results that Bearing-UAV yields lower localization error than previous matching/retrieval paradigm across diverse terrains. Our code and dataset will be made publicly available.
• Abstract（参考訳）: 近年のCVGL法は, 無人航空機(UAV)の航法を支援する可能性が高まっている。 しかし、既存の研究は主にUAVビューをオンボードの地図タイルに合わせることに焦点を当てており、これは精度とストレージのオーバーヘッドの間に固有のトレードオフをもたらし、ナビゲーション中のUAVの方向の重要性を見落としている。 さらに,クロスビューシナリオにおける相違点や重複点の相違は十分に考慮されておらず,現実のシナリオへの一般化が制限されている。 本稿では,UAV絶対位置と近接する特徴からUAV絶対位置と進路を共同で予測し,正確で軽量で堅牢な航法を可能にする,純粋視覚駆動型クロスビューナビゲーション手法であるBering-UAVを提案する。 本手法は,大域的・局所的な構造的特徴を活用し,相対的空間的関係を明示的に符号化する。 我々はまた、クロスビューのローカライゼーションとナビゲーションを評価するためのマルチシティベンチマークである Bearing-UAV-90k も提示する。 大規模な実験により、ベアリングUAVは、様々な地形における以前のマッチング/検索のパラダイムよりも、ローカライゼーションの誤差が低いことが示唆された。 コードとデータセットは公開されます。

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