論文の概要: RASR: Range-Aware Scale Recovery for Metric UAV Navigation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.09815v1
- Date: Fri, 10 Jul 2026 04:54:26 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-07-14 15:40:48.204991
- Title: RASR: Range-Aware Scale Recovery for Metric UAV Navigation
- Title（参考訳）: RASR:メトリックUAVナビゲーションのためのレンジ対応スケール回復
- Authors: Hongtao Liang, Xinyu Shao, Chenxu Wang, Yiyao Wan, Jiahuan Ji, Fangwei Ye, Fuhui Zhou, Qihui Wu,
- Abstract要約: UAVコントローラは依然として、実行可能な距離と方向のコマンドを必要としており、正確な距離のナビゲーションが不可欠である。
密度対幾何基底モデルは相対構造をよく伝達するが、それらの原単位の出力の距離スケールは未調整のままである。
このスケールミスマッチに対処するため、Range-Aware Scale Recovery (RASR)は転送可能なスケール回復コアとプロトコル固有のキャリブレーションモジュールを分離する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.663554708085922
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Under Global Navigation Satellite System (GNSS) denial, a UAV controller still needs a distance and heading command it can execute, making accurate metric last-meter navigation essential. Dense pair-geometry foundation models transfer relative structure well, yet the distance scale of their raw metric outputs remains poorly calibrated. Under the relative error metric of PairUAV, correcting only the average scale can still leave costly, distance-dependent residuals near the goal. To address this scale mismatch, Range-Aware Scale Recovery (RASR) separates a transferable scale-recovery core from a protocol-specific calibration module in a per-pair system fixed at inference. The core compresses frozen Matching And Stereo 3D Reconstruction (MASt3R)-style geometry into a compact descriptor and uses global calibration to recover the dominant metric signal. Range-bucket residual correction and command-grid alignment stay inside the calibration module, so they match the command format and evaluation protocol of PairUAV. On the UAVs in Multimedia 2026 PairUAV online evaluation, RASR reaches a total score of 0.003189. Under the PairUAV protocol, frozen pair geometry thus yields stable per-pair distance and heading estimates, while every protocol-specific adjustment stays confined to a calibration module fixed before inference. Code and materials are available at https://github.com/lht-research/rasr-pairuav.
- Abstract（参考訳）: グローバル・ナビゲーション・サテライト・システム(GNSS)の下では、UAVコントローラは依然として距離と方向の指令を必要とするため、正確な距離のナビゲーションが必須である。
密度対幾何基底モデルは相対構造をよく伝達するが、それらの原単位の出力の距離スケールは未調整のままである。
PairUAVの相対誤差測定値の下では、平均スケールのみを補正することは、目標付近でコストがかかる距離依存残差を残すことができる。
このスケールミスマッチに対処するため、Range-Aware Scale Recovery (RASR)は、転送可能なスケール回復コアを、推論時に固定されたペアシステム内のプロトコル固有のキャリブレーションモジュールから分離する。
コアは凍ったMatching And Stereo 3D Reconstruction (MASt3R) スタイルの幾何学をコンパクトな記述子に圧縮し、大域的な校正により支配的なメートル法信号を復元する。
レンジバケット残差補正とコマンドグリッドアライメントはキャリブレーションモジュール内に留まっており、PairUAVのコマンドフォーマットと評価プロトコルと一致する。
マルチメディア2026 PairUAVによるオンライン評価では、RASRは0.003189に達している。
PairUAVプロトコルの下では、凍結対幾何はペア間距離と方向推定を安定にし、一方、プロトコル固有の調整は推論前に固定されたキャリブレーションモジュールに限られる。
コードと資料はhttps://github.com/lht-research/rasr-pairuav.comで公開されている。
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