Fugu-MT 論文翻訳(概要): Computational Design of a Low-Visibility UAV Using a Human-Aligned Perceptual Metric

論文の概要: Computational Design of a Low-Visibility UAV Using a Human-Aligned Perceptual Metric

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.11296v1
Date: Mon, 11 May 2026 22:32:18 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2026-05-13 21:48:56.457549
Title: Computational Design of a Low-Visibility UAV Using a Human-Aligned Perceptual Metric
Title（参考訳）: 人間の知覚距離を用いた低視認性UAVの計算設計
Abstract要約: Phantom Twist(ファントム・ツイスト)は、高速回転と動きのぼかしの活用により低視認性を実現するために設計された単発UAVの一種である。機能コンポーネントの配置を最適化する2段階の自動設計パイプラインを開発した。複数の試作機の製作および飛行試験により,本手法の有効性を検証した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 9.122954088908196
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: We introduce Phantom Twist, a type of single-propeller UAV designed to achieve low visibility through high-speed spinning and the exploitation of motion blur. We develop a two-stage automated design pipeline that optimizes the placement of functional components including batteries, control PCB, motor-propeller assembly, and counterweights. The pipeline minimizes visibility as measured by a human-aligned perceptual metric (LPIPS) while strictly satisfying inertial and aerodynamic constraints required for stable flight. We validate this approach through fabrication and flight testing of multiple prototypes. These tests confirm that our pipeline produces stable, controllable designs and that the optimized UAV exhibits significantly reduced visual perceptibility compared to conventional quadcopters.
Abstract（参考訳）: 高速回転と動きのぼかしの活用により低視認性を実現するために設計された単プロペラUAVであるPhantom Twistを紹介する。電池, 制御PCB, モータプロペラ組立, 対向重りを含む機能部品の配置を最適化する2段階自動設計パイプラインを開発した。パイプラインは、安定した飛行に必要な慣性および空力的制約を厳密に満たしながら、人間の協調知覚距離(LPIPS)によって測定される可視性を最小化する。複数の試作機の製作および飛行試験により,本手法の有効性を検証した。これらの実験により,我々のパイプラインは安定かつ制御可能な設計であり,最適化されたUAVは従来のクアッドコプターに比べて視認性が著しく低下していることが確認された。

関連論文リスト

A Neural Network Based Teleoperation for Remote Controlled Vehicles [98.38733381483934]
車両の直接遠隔操作は重要な技術的ボトルネックに直面している。通信遅延とオペレーターの物理的に知覚できない未モデル化の環境障害。本稿では,一方的な遠隔操作フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2026-08-11T01:51:08Z)
Shaping Wind-Tunnel Airflow for Unmanned Aerial Vehicles using Online Learning [7.276372008305617]
本稿では,多ファン垂直風洞における複雑な気流場を制御するためのオンライン学習アルゴリズムを提案する。本研究では, 受動舞踏ロボットの飛行性能を大幅に向上させるため, 受動舞踏を特化して気流プロファイルを作成することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2026-08-04T09:24:07Z)
Perceptual Flow Matching for Few-Step Generative Modeling [64.26537634881244]
知覚フローマッチング(Perceptual Flow Matching)は、フローマッチングモデルにおいて、数ステップ生成のためのフレームワークである。 PFMは、適切な表現空間で教師される際に、高品質な数ステップジェネレータを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (2026-07-03T17:55:01Z)
U-Joint CAAMS: Experimental Evaluation of a Universal-Joint Continuum Manipulator for Aerial Manipulation [36.94429692322632]
提案設計では、バネ強化ユニバーサルジョイントを備えた管状バックボーンと、内部ルーティングと流体供給のための集積導管を用いている。ピークダウンワッシュ下では, 平均誤差は平均2.5-4x, y軸は2-45x, ロールはNiTiバックボーンよりも最大5倍減少する。
論文参考訳（メタデータ） (2026-07-03T13:38:40Z)
DroneFINE: Domain-Aware Parameter-Efficient Fine-Tuning of Vision-Language Detectors for Drone Images [50.96240625673857]
DroneFINEは、VLMベースのドローン画像検出器用に設計された2つのドメイン対応補完モジュールからなる、新しいPEFTパラダイムである。 DroneFINEは既存のPEFTメソッドを著しく上回り、完全な微調整に匹敵するパフォーマンスを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (2026-07-01T02:27:40Z)
Autonomous UAV Pipeline Near-proximity Inspection via Disturbance-Aware Predictive Visual Servoing [12.773186211498283]
パイプライン検査は安全なエネルギー輸送には不可欠であるが、長距離、複雑な地形、人間の検査者へのリスクに制約されている。本稿では、画像に基づく視覚サーボモデル予測制御(VMPC)に基づく3次元シナリオのための自律的四重項近傍パイプライン検査フレームワークを提案する。地形情報のない未知の斜面上での垂直速度を発生させながら、所望の巡航速度を維持するために、地形適応速度設計を導入する。実世界の実験では,提案手法は直線管に対して,パイプライン配向および横方向の偏差において,RMSEを52.63%,75.04%削減する。
論文参考訳（メタデータ） (2026-04-21T16:05:34Z)
A 26-Gram Butterfly-Inspired Robot Achieving Autonomous Tailless Flight [61.21669716392821]
textitAirPulseは、26グラムの蝶にインスパイアされたロボットで、このスケールで尾のない二翼プラットフォームのために、初めてオンボードでクローズドループ制御飛行を行う。蝶の飛行における重要な生体力学的特性を再現し、低アスペクト比、炭素繊維強化翼の適合性、および特徴的な生物学的身体の起伏を再現する低周波の羽ばたきを利用する。
論文参考訳（メタデータ） (2026-02-06T15:58:50Z)
Driving on Registers [95.27138642798472]
DrivoRは、エンドツーエンドの自動運転のためのシンプルで効率的なトランスフォーマーベースのアーキテクチャである。提案手法は、事前訓練された視覚変換器(ViT)上に構築され、マルチカメラ機能をコンパクトなシーン表現に圧縮するカメラ対応レジスタトークンを導入している。この結果から,純変圧器アーキテクチャと目標トークン圧縮を組み合わせることで,高精度で適応的なエンド・ツー・エンド・ドライブを実現するのに十分であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (2026-01-08T16:28:24Z)
Monocular Obstacle Avoidance Based on Inverse PPO for Fixed-wing UAVs [29.207513994002202]
固定翼無人航空機(英語: Fixed-wing Unmanned Aerial Vehicles、UAV)は、低高度経済(LAE)と都市空運(UAM)のための最も一般的なプラットフォームの一つである。従来の地図や高度なセンサーに依存する古典的な障害物回避システムは、未知の低高度環境や小型UAVプラットフォームにおいて制限に直面している。本稿では,DRLに基づくUAV衝突回避システムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-11-27T03:03:37Z)
Vision Transformers for End-to-End Vision-Based Quadrotor Obstacle Avoidance [13.467819526775472]
高速な視覚に基づく四極子障害物回避のための注意に基づくエンドツーエンドアプローチの能力を実証する。我々は、高忠実度シミュレーションにおいて、深度画像制御のための視覚変換器(ViT)モデルに対して畳み込み、U-Netおよび繰り返しアーキテクチャを訓練し、比較する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-05-16T18:36:43Z)
Machine Learning for Pre/Post Flight UAV Rotor Defect Detection Using Vibration Analysis [54.550658461477106]
無人航空機(UAV)は将来のスマートシティにとって重要なインフラ要素となるだろう。効率的な運用のためには、UAVの信頼性は障害や故障の常時監視によって保証されなければならない。本稿では,信号処理と機械学習を利用して,包括的振動解析データを分析し,ローターブレードの欠陥の有無を判定する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-04-24T13:50:27Z)
A Tricycle Model to Accurately Control an Autonomous Racecar with Locked Differential [71.53284767149685]
自動オープンホイールレースカーの側面力学に対するロックディファレンシャルの影響をモデル化するための新しい定式化を提案する。本稿では,マイクロステップの離散化手法を用いて,動的に線形化し,実時間実装に適した予測を行う。
論文参考訳（メタデータ） (2023-12-22T16:29:55Z)
AViTMP: A Tracking-Specific Transformer for Single-Branch Visual Tracking [17.133735660335343]
本稿では,AViTMP(Adaptive ViT Model Prediction Tracker)を提案する。この方法は、初めて識別モデルで単一ブランチネットワークをブリッジする。 AViTMPは、特に長期追跡とロバスト性の観点から、最先端のパフォーマンスを実現していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2023-10-30T13:48:04Z)
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)
Federated Learning in the Sky: Joint Power Allocation and Scheduling with UAV Swarms [98.78553146823829]
無人航空機(UAV)は様々なタスクを実行するために機械学習(ML)を利用する必要がある。本稿では,UAVスワム内に分散学習(FL)アルゴリズムを実装するための新しいフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-02-19T14:04:01Z)

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。