論文の概要: Return-to-Home Feasible Micro-Aerial Vehicle Exploration for 3D Gaussian Splatting Reconstruction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.04013v1
- Date: Fri, 02 Oct 2026 20:19:29 GMT
- ステータス: 情報取得中
- システム内更新日: 2026-10-06 21:30:53.151472
- Title: Return-to-Home Feasible Micro-Aerial Vehicle Exploration for 3D Gaussian Splatting Reconstruction
- Title（参考訳）: 3次元ガウススプラッティング再構成のための実家への帰還可能な小型航空機探査
- Abstract要約: マイクロエアロ車両(MAV)は、検査と時間クリティカルな状況認識のための高速な屋内3D再構築を可能にする。
本稿では,ナビゲーションから高占有率レンダリングを分離するトポロジファーストのアクティブリコンストラクションフレームワークを提案する。
我々は,光リアルな室内シミュレーションベンチマーク (ReplicaCAD, Gibson, HM3D) , 再構成・エラー, RTH成功, 計算コストについて検討した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.913691572776334
- License:
- Abstract: Micro aerial vehicles (MAVs) enable rapid indoor 3D reconstruction for inspection and time-critical situational awareness, but must operate under strict flight-time budgets and safety constraints that require explicit return-to-home (RTH) feasibility with a conservative margin. We present a topology-first active reconstruction framework that decouples high-fidelity rendering from navigation. A dense 3D Gaussian Splatting (3DGS) map is optimized as the reconstruction target, while a lightweight Truncated Signed Distance Field (TSDF)/occupancy scaffold supports conservative collision checking and online construction of a sparse 3D Voronoi skeleton roadmap. Since directly extracting roadmaps from TSDF geometry can be unstable under noisy and incomplete online fusion, we validate nodes and edges using carved free-space consistency and dense visibility checks, which suppress behind-wall phantom structure and stabilize planning. Viewpoints are selected on the roadmap using a flight-time-budget-aware objective and a lightweight receding-horizon lookahead to improve non-myopic exploration behavior. We evaluate on photorealistic indoor simulation benchmarks (ReplicaCAD, Gibson, and HM3D), reporting reconstruction coverage/error, RTH success, and computational cost. Results demonstrate improved or competitive performance relative to recent GS-based baselines under identical flight-time budgets.
- Abstract（参考訳）: マイクロエアロ車両(MAV)は、検査と時間的危機的状況に対する迅速な屋内3D再構築を可能にするが、厳格な飛行時間予算と安全制約の下で運用し、保守的なマージンを持つ明示的なリターン・トゥ・ホーム(RTH)の実現性を必要とする。
本稿では,ナビゲーションから高忠実度レンダリングを分離するトポロジファーストのアクティブリコンストラクションフレームワークを提案する。
厳密な3Dガウススプラッティング(3DGS)マップが復元対象として最適化され、軽量なTrncated Signed Distance Field (TSDF)/occupancyの足場は、保守的な衝突チェックと、スパースな3Dヴォロノイ骨格図のオンライン構築をサポートする。
TSDF幾何から直接ロードマップを抽出することは、ノイズや不完全なオンライン融合の下で不安定になる可能性があるため、我々は、裏壁ファントム構造を抑え、プランニングを安定させる、彫刻された自由空間整合性および高密度可視性チェックを用いてノードとエッジを検証する。
ビューポイントは、飛行時予算を意識した目標と軽量のリディング・ホライゾン・ルックアヘッドを用いてロードマップ上で選択され、非明視的な探索行動を改善する。
我々は,光リアルな室内シミュレーションベンチマーク (ReplicaCAD, Gibson, HM3D) , 再構成・エラー, RTH成功, 計算コストについて検討した。
その結果,最近のGSベースベースラインと同等の飛行時間予算下での競争性能が向上した。
関連論文リスト
- LiftNav: Path Planning via Semantic Lifting in TSDF-Guided Gaussian Splatting [8.537296437078387]
本稿では,GSFusionのTSDF+GS双対マップ上に構築されたハイブリッドナビゲーションフレームワークLiftNavを紹介する。
この設計により、高密度な3D埋め込みなしでフレキシブルなセマンティックナビゲーションが可能になる。
現状の放射界ベースラインと比較すると、100%実現率と短い軌跡が示される。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-05-29T14:44:59Z) - Unifying UAV Cross-View Geo-Localization via 3D Geometric Perception [51.687842983240564]
無人航空機(UAV)のクロスビューな地上局地化は、斜めのUAV画像と衛星地図との厳密な幾何学的相違により、いまだに困難である。
本稿では,3次元シーン形状を明示的にモデル化し,粗い位置認識ときめ細かなポーズ推定を統一する,幾何認識型UAV測位フレームワークを提案する。
提案手法は, 最先端のベースラインを著しく上回り, ロバストメータレベルのローカライゼーション精度を実現し, 複雑な都市環境における一般化を向上する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-04-02T08:08:41Z) - SpatialFly: Geometry-Guided Representation Alignment for UAV Vision-and-Language Navigation in Urban Environments [49.966170814478915]
UAV VLNのための幾何学誘導空間表現フレームワークを提案する。
明示的な3次元再構成を伴わないRGB観測において、SpatialFlyは幾何学誘導2次元表示アライメント機構を導入する。
実験結果から、SpatialFlyは現状のUAV VLNベースラインを目に見える環境と見えない環境の両方で一貫して上回っていることが明らかとなった。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-03-22T03:56:58Z) - Seeing Where to Deploy: Metric RGB-Based Traversability Analysis for Aerial-to-Ground Hidden Space Inspection [48.120690574682875]
本稿では,RGBを用いた幾何学的意味的再構成と,空中から地上への隠れ空間検査のためのトラベル可能性解析フレームワークを提案する。
テザリングされたUAV-UGVプラットフォームでの実験では、隠れた空間シナリオにおける信頼性の高いデプロイメントゾーンの識別が示されている。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-03-15T22:20:59Z) - PLANA3R: Zero-shot Metric Planar 3D Reconstruction via Feed-Forward Planar Splatting [56.188624157291024]
提案するPLANA3Rは,提案しない2次元画像から平面3次元再構成を計測するためのポーズレスフレームワークである。
トレーニング中に3次元平面アノテーションを必要とする以前のフィードフォワード法とは異なり、PLANA3Rは明確な平面監督なしで平面3次元構造を学習する。
本研究は,複数の室内環境データセットに対するPLANA3Rの有効性を検証するとともに,領域外屋内環境への強力な一般化を実証する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-10-21T15:15:33Z) - Neural 3D Object Reconstruction with Small-Scale Unmanned Aerial Vehicles [16.745245388756533]
小型無人航空機(UAV)は、屋内と難航地域を航行する大きな可能性を秘めている。
本稿では,100グラム以下のUAVを用いた静的物体の完全自律・高忠実な3次元走査を可能にするシステムアーキテクチャを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-09-15T21:08:32Z) - NOVA: Navigation via Object-Centric Visual Autonomy for High-Speed Target Tracking in Unstructured GPS-Denied Environments [56.35569661650558]
我々はNOVAというオブジェクト中心のフレームワークを導入し、ロバストな目標追跡と衝突認識ナビゲーションを可能にした。
グローバルマップを構築するのではなく、NOVAはターゲットの参照フレーム内での知覚、推定、制御を定式化する。
我々は,都市迷路や森林の小道,間欠的なGPS損失を伴う建物内の繰り返し遷移など,現実の挑戦的なシナリオにまたがってNOVAを検証する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-06-23T14:28:30Z) - ES-Gaussian: Gaussian Splatting Mapping via Error Space-Based Gaussian Completion [9.443354889048614]
視覚ベースのマッピングは、粗い点雲のために高品質な3D再構成に苦しむことが多い。
低高度カメラと単線LiDARを用いた高品質な3D再構成システムES-Gaussianを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-09T07:09:29Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。