論文の概要: Belief-Adaptive Online Autonomy for Quadrotor UAV Navigation under GNSS Degradation in Urban Environments
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.14806v1
- Date: Sun, 13 Sep 2026 21:40:01 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-09-16 07:15:05.977212
- Title: Belief-Adaptive Online Autonomy for Quadrotor UAV Navigation under GNSS Degradation in Urban Environments
- Title（参考訳）: 都市環境におけるGNSS劣化下におけるクアドロターUAVナビゲーションのための信念適応型オンライン自律性
- Abstract要約: 本稿では,拡張カルマンフィルタ(EKF)を明示的な信頼モデリング,2次オンライン信条適応,エラー処理の遅延認識アウト・オブ・シーケンス計測により拡張する,信念適応型オンライン自律フレームワークを提案する。
このフレームワークは古典的なIMU融合構造を保持しており、既存の飛行制御パイプラインに統合することができ、劣化した環境での堅牢なオンライン自律性をサポートする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.385208643257085
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Reliable online autonomy is critical for quadrotor operation in urban airspaces, where global navigation satellite systems (GNSS) measurements suffer from multipath, blockage, and latency issues, introducing non-stationary, temporally correlated errors that degrade conventional GNSS-IMU fusion. This paper presents a belief-adaptive online autonomy framework that augments an extended Kalman filter (EKF) with explicit GNSS trust modelling, second-order online belief adaptation, and latency-aware out-of-sequence measurement handling. GNSS trust is represented as a latent belief state that modulates measurement weighting and multipath bias uncertainty, and is updated online using EKF consistency signals. Unlike reactive covariance tuning, the proposed approach enables proactive and stable sensor trust adaptation without prior environmental knowledge or offline training. Evaluation in simulated urban air mobility scenarios with correlated multipath, stochastic latency, and obstacle constraints demonstrates improved belief convergence, smoother trajectories, and reduced estimation and tracking errors compared to naive, adaptive, and first-order baselines. The framework preserves classical GNSS-IMU fusion structure and can be integrated directly into existing flight control pipelines, supporting robust online autonomy in GNSS degraded environments.
- Abstract（参考訳）: 都市空域における信頼性の高いオンライン自律性は、グローバルナビゲーション衛星システム(GNSS)の測定がマルチパス、ブロック、遅延の問題に悩まされ、従来のGNSS-IMU融合を劣化させる非定常的、時間的に相関したエラーが導入された場合において、二次的な運用において重要である。
本稿では、拡張カルマンフィルタ(EKF)を明示的なGNSS信頼モデリング、二階オンライン信条適応、待ち時間非系列計測により強化する、信念適応型オンライン自律フレームワークを提案する。
GNSS信頼は、測定重み付けとマルチパスバイアスの不確実性を変調する潜在信念状態として表現され、EKF整合信号を用いてオンラインで更新される。
反応共分散チューニングとは異なり、提案手法は環境知識やオフライントレーニングを必要とせず、能動的かつ安定したセンサ信頼適応を可能にする。
相関性のあるマルチパス,確率遅延,障害物制約による都市空気移動シナリオの評価では,信頼収束の改善,よりスムーズな軌跡の抽出,および,ナイーブ,適応および1次ベースラインと比較して推定および追跡誤差の低減が示されている。
このフレームワークは、古典的なGNSS-IMU融合構造を保持し、既存の飛行制御パイプラインに直接統合することができ、GNSS劣化環境における堅牢なオンライン自律性をサポートする。
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