論文の概要: MinNav: Minimalist Navigation Using Optical Flow For Active Tiny Aerial Robots
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.07813v1
- Date: Fri, 05 Jun 2026 19:45:02 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-06-09 14:42:05.462869
- Title: MinNav: Minimalist Navigation Using Optical Flow For Active Tiny Aerial Robots
- Title（参考訳）: MinNav: オプティカルフローを利用したミニマリストナビゲーション
- Authors: Aniket Patil, Mandeep Singh, Uday Girish Maradana, Nitin J. Sanket,
- Abstract要約: 我々は,光学フローに基づくナビゲーションスタックMinNavを紹介し,静的かつダイナミックな障害物のあるシーンを飛行する不確実性について紹介する。
ロボットの能動性を利用して、探索的な方法で動き回って障害物を見つけ、ナビゲートすることで、成功率を向上させる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.826647298407849
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Navigation using a monocular camera is pivotal for autonomous operation on tiny aerial robots due to their perfect balance of versatility, cost and accuracy. In this paper, we introduce MinNav, a navigation stack based on optical flow and its uncertainty to fly through a scene with static and dynamic obstacles and unknown-shaped gaps without any prior knowledge of the scene components and/or their locations/ordering. We further improve success rate by using the activeness of the robot to move around in an exploratory way to find obstacles and navigate. We successfully evaluate and demonstrate the proposed approach in many real-world experiments in various environments with static and dynamic obstacles and unknown-shaped gaps with an overall success rate of 70%. To the best of our knowledge, this is the first solution to tackle all the aforementioned navigation cases without prior knowledge using a monocular camera. Our approach is on par in performance with depth based methods with factors of magnitude less computation required and can readily run onboard tiny aerial robots. The accompanying video, supplementary material, code and dataset can be found at https://pear.wpi.edu/research/minnav.html
- Abstract（参考訳）: 単眼カメラを用いたナビゲーションは、汎用性、コスト、精度のバランスが完璧であることから、小型の空飛ぶロボットの自律的な操作に欠かせない。
本稿では,光学的フローに基づくナビゲーションスタックであるMinNavを紹介し,静的かつダイナミックな障害物と未知の形状の隙間を持つシーンを,シーンコンポーネントや/またはその位置/順序に関する事前の知識がなくても飛行する不確実性について紹介する。
我々は、ロボットの能動性を利用して、探索的な方法で動き回って障害物を見つけ、ナビゲートすることで、成功率をさらに向上する。
静的および動的障害物と未知形状のギャップを持つ様々な環境における実環境実験において,提案手法の有効性を評価,実証し,全体の成功率を70%とした。
私たちの知る限りでは、これは前述のすべてのナビゲーションケースにモノクロカメラを使って事前の知識を使わずに対処する最初のソリューションである。
提案手法は, 計算量が少なく, 小型の空中ロボットでも容易に動作可能な, 深度に基づく手法と同等の性能を有する。
付随するビデオ、補足資料、コード、データセットはhttps://pear.wpi.edu/research/minnav.htmlで見ることができる。
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