論文の概要: One year in a forest: Analyzing the challenges of autonomous navigation in subarctic environments
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.27628v1
- Date: Thu, 27 Aug 2026 19:10:10 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-08-31 17:16:04.129032
- Title: One year in a forest: Analyzing the challenges of autonomous navigation in subarctic environments
- Title（参考訳）: 森林での1年間 : 亜寒帯環境における自律航行の課題の分析
- Abstract要約: 亜寒帯地域では、森林、鉱業、環境モニタリングなどのアプリケーションへの自律ロボットの展開が増加する可能性がある。
亜寒帯のボレアル林における移動ロボットの1年間の展開に関するフィールドレポートを報告する。
我々は,9つのオドメトリ,局所化,マッピング手法を用いて64kmのデータを評価し,季節変化による性能評価を行った。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7846146419522955
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Subarctic regions have the potential to see increased deployment of autonomous robots in applications including forestry, mining, and environmental monitoring. In these conditions, an autonomous system's reliance on GNSS or cloud computing is precarious due to dense tree canopies and atmospheric attenuation, necessitating onboard sensing and data processing. However, established exteroceptive modalities, including cameras, lidars, and radars, are typically evaluated in structured urban settings or in environments that lack significant seasonal variations. To address this, we present a field report on a year-long deployment of a mobile robot in a subarctic boreal forest. We evaluate 64 km of data using nine odometry, localization, and mapping methods and assess their performance across seasonal changes. The performed experiments suggest that the environment changes significantly hinder the performance of state-of-the-art techniques, which show increased fragility when subject to conditions characterized by self-similar scenes or tall snowbanks. Additionally, complex Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) algorithms offer limited accuracy gains over a proprioceptive baseline while significantly increasing system fragility. Furthermore, by correlating the position drift with features and confidence weight distribution, we show that visual-based SLAM methods are particularly affected by the seasonal changes. Additionally, we investigate the task of cross-season localization in a prior map. While lidar-based methods successfully completed localization runs between seasons, radar and visual methods are prone to failure due to a few matching features between runs, even within the same season. Finally, we detail the challenges and lessons learned from this year-long trial, including a multi-season Teach and Repeat (T&R) evaluation using both radar and lidar-based pipelines.
- Abstract（参考訳）: 亜寒帯地域では、森林、鉱業、環境モニタリングなどのアプリケーションへの自律ロボットの展開が増加する可能性がある。
このような状況下では、高密度樹冠と大気減衰のため、自律システムの GNSS やクラウドコンピューティングへの依存は不安定であり、オンボードセンシングとデータ処理が必要である。
しかしながら、カメラ、ライダー、レーダーなど、確立された外部受容のモダリティは、典型的には、構造化された都市環境や、季節的な変化に欠ける環境において評価される。
そこで本研究では,亜寒帯林における移動ロボットの1年間の展開状況について報告する。
我々は,9つのオドメトリ,局所化,マッピング手法を用いて64kmのデータを評価し,季節変化による性能評価を行った。
実験により, 環境変化が最先端技術の性能を著しく損なうことが示唆された。
さらに、複雑な同時局在マッピング (SLAM) アルゴリズムは、システム脆弱性を著しく増大させながら、プロプリセプティブベースラインよりも精度が制限される。
さらに,位置ドリフトと特徴量と信頼度分布とを関連づけることで,視覚ベースのSLAM法が季節変化に特に影響していることを示す。
さらに,先行マップにおけるシーズン横断の局所化の課題について検討する。
ライダーベースの手法がシーズン間のローカライゼーションを成功させる一方で、レーダと視覚的手法は、同じシーズン内であっても、ランニング間のいくつかの一致する特徴のために失敗しがちである。
最後に、レーダーとライダーベースのパイプラインを使用して、マルチシーズンTeach and Repeat (T&R)の評価を含む、この1年間のトライアルで得られた課題と教訓について詳述する。
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