論文の概要: DeTrack: A Benchmark and Altitude-Aware Dual World Model for Drone-embodied Tracking

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.17451v1
• Date: Sun, 17 May 2026 13:49:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-19 17:57:48.09743
• Title: DeTrack: A Benchmark and Altitude-Aware Dual World Model for Drone-embodied Tracking
• Title（参考訳）: DeTrack: ドローンの身体追跡のためのベンチマークと高度を意識したデュアルワールドモデル
• Authors: Guyue Hu, Haoming Liu, Siyuan Song, Chenglong Li, Feng Chen, Jin Tang,
• Abstract要約: DeTrackは、ドローンが対話的な3D環境でターゲットを追跡することを必要とする、ドローンを身体的に追跡する新しいタスクだ。 AaDWorldsは、ドローンの身体追跡のための高度対応のデュアルワールドモデルフレームワークである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.17071505132198
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Aerial object tracking has broad applications in public safety, emergency rescue, wildlife monitoring, and related fields. However, existing aerial tracking benchmarks are mainly based on passive 2D video sequences captured from fixed camera locations or predefined flight paths, where drones are treated as passive cameras rather than embodied agents that actively perceive, interact, and control their motion in dynamic 3D scenes. In this paper, we define a new drone-embodied tracking task, termed DeTrack, which requires a drone to track a target in interactive 3D environments using online egocentric observations and active flight control in a closed loop. We build a large-scale benchmark containing 11,368 target trajectories across diverse scenes, rendering conditions, semantic regions, and moving distractors, together with evaluation metrics for target visibility, tracking accuracy, and trajectory success. We further propose AaDWorlds, an altitude-aware dual world model framework for drone-embodied tracking. AaDWorlds consists of an altitude-aware perception module and dual world models that imagine future states under both high- and low-altitude regimes. By combining pseudo altitude-aware observations and imagined future states, AaDWorlds alleviates the intrinsic altitude-mediated contradiction between target visibility and flight safety. Experiments on the DeTrack benchmark demonstrate that AaDWorlds improves closed-loop tracking performance across all evaluation metrics.
• Abstract（参考訳）: 航空物体追跡は、公共の安全、緊急救助、野生生物の監視、および関連分野に広く応用されている。 しかし、既存の空中追跡ベンチマークは主に、固定カメラの位置や事前に定義された飛行経路から捉えた受動的2Dビデオシーケンスに基づいており、ドローンはダイナミックな3Dシーンにおいて、積極的に知覚し、相互作用し、制御するエージェントではなく、受動的カメラとして扱われる。 本稿では,オンラインのエゴセントリックな観測とクローズドループでのアクティブ飛行制御を用いて,対話型3D環境下での目標の追跡をドローンが要求する,DeTrackと呼ばれる新しいドローン身体追跡タスクを定義する。 多様なシーン、レンダリング条件、セマンティック領域、移動障害領域を含む11,368の目標軌道を含む大規模ベンチマークと、目標視認性、追跡精度、軌道成功度の評価指標を構築した。 AaDWorldsは、高度を意識した、ドローンの身体追跡のためのデュアルワールドモデルフレームワークである。 AaDWorldsは高度認識モジュールと、高度と低高度の両方で将来の状態を想像するデュアルワールドモデルで構成されている。 擬似高度認識観測と将来の状態の想像を組み合わせることで、AaDWorldsは目標視認性と飛行安全性の間の固有の高度依存性の矛盾を緩和する。 DeTrackベンチマークの実験では、AaDWorldsはすべての評価指標でクローズドループトラッキングのパフォーマンスを改善している。

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