論文の概要: RASR: Range-Aware Scale Recovery for Metric UAV Navigation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.09815v2
- Date: Thu, 16 Jul 2026 01:30:25 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-07-17 14:53:42.198351
- 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: レンジ・アウェア・スケール・リカバリ(RASR)は,世界規模のキャリブレーションを補完し,レンジ・アウェア・スケール・リカバリ(RASR)を提案する。
RASRは凍ったMatching And Stereo 3D Reconstruction (MASt3R) のバックボーンをコンパクトな記述子として抽出する。
その結果、範囲認識残差補正は、大域的な校正を超えた距離推定を改善することが示された。
- 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: A central challenge in image-goal UAV navigation under Global Navigation Satellite System (GNSS) denial is estimating metric distance and heading between current and goal views. Dense pairwise geometry models capture relative scene structure, but without a calibrated metric scale, they cannot directly provide reliable distance estimates for navigation. Although global scale calibration corrects the dominant scale bias, the remaining errors vary systematically with distance. In this paper, Range-Aware Scale Recovery (RASR) is proposed, which complements global scale calibration with range-aware residual correction. RASR encodes pairwise geometry extracted by a frozen Matching And Stereo 3D Reconstruction (MASt3R) backbone as a compact descriptor and separates the scale-recovery core from task-specific command calibration. On the official online evaluation of the UAVs in Multimedia 2026 PairUAV challenge, RASR achieved a total error of 0.003189, achieving a lower total error than global scale calibration alone. The results demonstrate that range-aware residual correction improves metric distance estimation beyond global scale calibration. 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衛星システム(GNSS)による画像-ゴールUAVナビゲーションにおける中心的な課題は、距離と現在の視点とゴールビューの間の方向を推定することである。
複雑なペアワイズ幾何モデルは相対的なシーン構造を捉えるが、キャリブレーションされたメートル法スケールがなければ、ナビゲーションの信頼性の高い距離推定は提供できない。
グローバルスケールキャリブレーションは、支配的なスケールバイアスを補正するが、残りのエラーは、距離とともに体系的に変化する。
本稿では,世界規模のキャリブレーションと範囲認識残差補正を補完するRASR(Range-Aware Scale Recovery)を提案する。
RASRは凍結したMatching And Stereo 3D Reconstruction (MASt3R)バックボーンによって抽出されたペアワイズ幾何をコンパクトな記述子として符号化し、スケール回復コアをタスク固有のコマンドキャリブレーションから分離する。
2026年のPairUAVチャレンジにおけるUAVのオンライン評価において、RASRは総誤差0.003189を達成し、グローバルスケールのキャリブレーションよりも低い総誤差を達成した。
その結果、範囲認識残差補正は、大域的校正を超える距離推定を改善することが示された。
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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