論文の概要: VIRGA: Virtual-Agent-Intermediated Riemannian Geometry for Active-Sensing Air-Ground Coordination
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.21883v1
- Date: Fri, 18 Sep 2026 15:13:19 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-09-21 18:40:17.160855
- Title: VIRGA: Virtual-Agent-Intermediated Riemannian Geometry for Active-Sensing Air-Ground Coordination
- Title（参考訳）: VIRGA: アクティブセンシングエアグラウンドコーディネーションのための仮想エージェント間リーマン幾何学
- Abstract要約: 無人航空機が、無人地上機(UGV)に搭載されたジンバル光検出測度(LiDAR)によって観測されなければならない場合、地上での自律性は困難になる。
本稿では、双対LiDAR観測を有界なソース固有リーマン場に変換し、相互弾性フィードバックを持つ仮想エージェントを介してそれらを結合するニューラルネットワーク幾何調整フレームワークであるVIRGAを提案する。
VIRGAは、すべての組の倉庫条件を安全に完了し、リトレーニングなしの長距離洞窟応力試験は、不規則かつ閉じ込められた幾何学における持続的な調整を示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.3538616801279137
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Air-ground autonomy becomes harder when the unmanned aerial vehicle (UAV) must remain observable by a gimbal light detection and ranging (LiDAR) mounted on the unmanned ground vehicle (UGV). The platforms must avoid dynamic obstacles while coordinating heterogeneous motion, limited sensing, and changing task initiative within one closed loop. This paper presents VIRGA, a neural geometric coordination framework that turns dual-LiDAR observations into bounded source-specific Riemannian fields and couples them through a virtual agent with reciprocal elastic feedback. Platform-aware execution maps convert the shared coordination reference into feasible UAV, UGV, and gimbal commands while enforcing active-observation safeguards. Evaluation against three complementary baselines reveals distinct limitations. An adapted Ray-RMP controller provides the fastest Riemannian response but produces insufficient clearance in the coupled air-ground task. A dense analytical Riemannian field improves geometric avoidance, yet its high evaluation cost prevents stable field-of-view maintenance. An adapted ColAG controller achieves the lowest latency but still incurs safety and observability violations. VIRGA completes all paired warehouse conditions safely, while a long-range cave stress test without retraining demonstrates sustained coordination in irregular and confined geometry. Ablations confirm contributions from online geometric evaluation, virtual-agent mediation, and reciprocal feedback.
- Abstract（参考訳）: 無人航空機(UAV)が、無人地上機(UGV)に搭載されたジンバル光検知・測光(LiDAR)によって観測されなければならない場合、地上での自律性は困難になる。
プラットフォームは、不均一な動き、制限されたセンシング、タスクイニシアチブを1つの閉ループ内で調整しながら、ダイナミックな障害を避ける必要がある。
本稿では、双対LiDAR観測を有界なソース固有リーマン場に変換し、相互弾性フィードバックを持つ仮想エージェントを介してそれらを結合するニューラルネットワーク幾何調整フレームワークであるVIRGAを提案する。
プラットフォーム対応実行マップは、共有コーディネーション参照を、アクティブオブザーブセーフガードを強制しながら、実現可能なUAV、UGV、ジンバルコマンドに変換する。
3つの相補的なベースラインに対する評価は、明確な制限を明らかにします。
適応型Ray-RMPコントローラは、リーマン応答が最も速いが、結合した地上作業において不十分なクリアランスを発生させる。
密度解析的なリーマン場は幾何学的回避を改善するが、高い評価コストは安定した視野の維持を妨げる。
適応型ColAGコントローラは最低レイテンシを実現するが、安全と可観測性違反を発生させる。
VIRGAは、すべての組の倉庫条件を安全に完了し、リトレーニングなしの長距離洞窟応力試験は、不規則かつ閉じ込められた幾何学における持続的な調整を示す。
アブレーションは、オンライン幾何学的評価、仮想エージェントの仲介、相互フィードバックからの貢献を裏付ける。
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