論文の概要: FU-MPC: Frontier- and Uncertainty-Aware Model Predictive Control for Efficient and Accurate UAV Exploration with Motorized LiDAR

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.14920v1
• Date: Thu, 14 May 2026 14:54:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-15 21:45:34.892578
• Title: FU-MPC: Frontier- and Uncertainty-Aware Model Predictive Control for Efficient and Accurate UAV Exploration with Motorized LiDAR
• Title（参考訳）: FU-MPC:電動LiDARによる効率的な高精度UAV探査のためのフロンティアモデルと不確実性モデル予測制御
• Abstract要約: 我々は独立に回転するLiDARを備えたUAVプラットフォームを開発し、階層的な探索フレームワークを提案する。 Fu-MPCは、予測された飛行軌道に沿ってLiDAR回転を最適化する局所後退水平走査コントローラとして機能する。 複雑な環境下での実験では、ロバストなローカライゼーション性能を維持しつつ、探索効率を向上させることが示されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.924596251375892
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Efficient UAV exploration in unknown environments requires rapid coverage expansion while maintaining accurate and reliable localization, since safe navigation in complex scenes depends on consistent mapping and pose estimation. However, for conventional LiDAR-equipped UAVs, the observable region is tightly coupled with the UAV pose and motion. Expanding coverage often requires additional translational or rotational maneuvers, which can reduce exploration efficiency and increase the risk of localization degradation in geometrically challenging environments. Motorized rotating LiDARs provide a promising solution by actively adjusting the sensor viewing direction without changing the UAV motion, thereby introducing an additional sensing degree of freedom. Nevertheless, existing exploration systems rarely exploit this scanning freedom as an explicit decision variable linked to both exploration progress and localization quality. To address this gap, we develop a UAV platform equipped with an independently actuated rotating LiDAR and propose a hierarchical exploration framework. The global planner organizes frontiers into representative viewpoints and sequences them using topology-aware transition costs. Built upon this planner, FU-MPC serves as a local receding-horizon scan controller that optimizes LiDAR rotation along the predicted flight trajectory. The controller jointly considers frontier-aware exploration utility and direction-dependent localization uncertainty, while lightweight surrogate evaluation enables real-time onboard execution. Experiments in complex environments demonstrate that the proposed system improves exploration efficiency while maintaining robust localization performance compared with fixed-pattern scanning and uncertainty-only baselines. The project page can be found at https://kafeiyin00.github.io/FU-MPC/.
• Abstract（参考訳）: 複雑なシーンにおける安全なナビゲーションは、一貫したマッピングとポーズ推定に依存するため、未知の環境での効率的なUAV探索は、正確で信頼性の高い位置決めを維持しながら、迅速なカバレッジ拡張を必要とする。 しかし、従来のLiDAR搭載UAVでは、観測可能な領域はUAVのポーズと動きと強く結合している。 カバー範囲の拡大には、探索効率を低減し、幾何学的に困難な環境での局所化劣化のリスクを高めるために、追加の翻訳または回転操作が必要となることが多い。 電動回転LiDARは、UAV動作を変更することなく、センサの視方向を積極的に調整し、追加の知覚自由度を導入することにより、有望なソリューションを提供する。 それでも、既存の探査システムは、このスキャンの自由を、探索の進行と局所化の質の両方に関連する明確な決定変数として利用することは滅多にない。 このギャップに対処するため、独立に回転するLiDARを備えたUAVプラットフォームを開発し、階層的な探索フレームワークを提案する。 グローバルプランナーは、フロンティアを代表的な視点に整理し、トポロジ対応のトランジションコストを使用してそれらをシーケンスする。 このプランナー上に構築されたFU-MPCは、予測飛行軌道に沿ってLiDAR回転を最適化する局所反射水平走査制御装置として機能する。 制御器は、フロンティア認識探索ユーティリティと方向依存の局所化の不確実性を共同で検討し、軽量なサロゲート評価により、リアルタイムのオンボード実行を可能にする。 複雑な環境下での実験では、固定パターンスキャンや不確実性のみのベースラインと比較して、ロバストなローカライゼーション性能を維持しつつ、探索効率を向上させることが示されている。 プロジェクトページはhttps://kafeiyin00.github.io/FU-MPC/にある。

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