論文の概要: Multimodal Sensor-Gated Mid-Air Launch and Vision-Based Recovery of a Child UAV on a Hovering Mothership Drone
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.15740v1
- Date: Sun, 11 Oct 2026 16:23:16 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-10-19 16:58:52.463539
- Title: Multimodal Sensor-Gated Mid-Air Launch and Vision-Based Recovery of a Child UAV on a Hovering Mothership Drone
- Title（参考訳）: ホバリングマザーシップドローンによるマルチモーダルセンサ付き中空発射と児UAVの回収
- Abstract要約: 本文は, ミッション遷移を相補的非視覚的知覚で表す母子四重項系を提示する。
F450級の母艦とQ250級の子供を使用した10回のミッションでは、RTK固定位置決めがリリースとキャプチャを通して維持される間、9回の飛行が成功裏に完了した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Launching a micro unmanned aerial vehicle (UAV) from a hovering carrier and recovering it in flight requires reliable confirmation that the child is securely seated before the carrier is allowed to descend. This is challenging because vision provides relative guidance but does not directly indicate load transfer, and a downward-facing camera can lose its fiducial near touchdown. This letter presents a mothership-child quadrotor system in which mission transitions are gated by complementary nonvisual sensing. An upward-facing single-beam LiDAR on the recovery deck provides a binary occupancy state using hysteresis and a debounce interval derived from the child's occluding footprint and crossing speed; real-time kinematic (RTK) positioning conditions the carrier hover; and carrier thrust provides a proprioceptive indication of load transfer. In ten outdoor missions using an F450-class mothership and a Q250-class child with camera-guided recovery, nine completed successfully while RTK-fixed positioning was maintained through release and capture. A complementary MuJoCo study of fully autonomous fiducial-based recovery achieved touchdown 0.077 m from the deck center, while marker detection was lost within the final approximately 0.2 m above the docked configuration. In simulation, carrier thrust changed by -17.0 N at release and +17.3 N at capture, agreeing within 6% with the child's 18.0 N hover thrust. The results support a sensing architecture in which vision guides the approach, while range and proprioceptive information corroborate the final docking decision.
- Abstract（参考訳）: ホバリングキャリアから小型無人航空機(UAV)を発射し、飛行中に回収するには、空母が降下する前に子供が確実に座ることを確実に確認する必要がある。
視覚は相対的なガイダンスを提供するが、直接負荷移動を示すものではないため、下向きのカメラはタッチダウン近くでフィデューシャルを失う可能性があるため、これは難しい。
本文は, ミッション遷移を相補的な非視覚知覚によって促進する母子四重項系を提示する。
回復デッキ上の上向きシングルビームのLiDARは、ヒステリシスと、子供の閉塞足跡と交差速度から引き起こされる偏差間隔と、キャリアがホバリングするリアルタイムキネマティック(RTK)位置決め条件と、キャリアスラストにより、負荷伝達の先入観的な表示を提供する。
F450級マザーシップとQ250級リカバリーを用いた10回の屋外ミッションでは、RTK固定位置決めが解除と捕獲を通じて維持される一方、9回が正常に完了した。
完全に自律的なフィデューシャルベースのリカバリを補完するMuJoCoの研究は、デッキ中央から0.077mのタッチダウンを達成したが、マーカー検出はドッキングされた構成から約0.2mの地点で失われた。
シミュレーションでは、キャリア推力は放出時に-17.0N、捕獲時に+17.3Nに変化し、子供の18.0Nホバー推力と6%以内で一致した。
その結果、視覚がアプローチを案内するセンシングアーキテクチャをサポートし、レンジとプロプリセプティブ情報は最終ドッキング決定を裏付ける。
関連論文リスト
- Towards Quadruped-Provided Localization and Active Tracking for Micro-UAVs [46.12497855679924]
小型無人航空機(micro-UAV)は、大型ロボットがアクセスできない狭い空間に到達できるほど小型である。
位置決めスタックを空中プラットフォームから7自由度(DOF)アームを備えた四足歩行ロボットに完全に移動させる。
腕のエンドエフェクターのカメラがドローンのエイプリルタグのフィデューシャルマーカーを検出し、その観察を四足歩行者の自己位置で作成し、ドローンを共有マップフレームに配置する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-10-05T12:24:11Z) - Barrier-Shaped Recurrent Reinforcement Learning for Autonomous Landing on a Heaving Ship Deck [1.2240528082243671]
本稿では、無人航空機(UAV)ロータークラフトをヒービング船甲板に自律着陸させる。
トレーニングは4096の並列シミュレーション環境で行われ、続いて16の環境で微調整が行われ、ループに視覚パイプラインが配置されている。
デッキ相対垂直状態における制御バリア機能(CBF)停止マージンを2段階に組み込む。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-10-02T18:36:57Z) - AquaOrbit: Sim-to-Real Reinforcement Learning for Underwater Target Orbiting under Intermittent Visual Feedback [51.92060148406936]
間欠的な視覚的損失は、水中周回中の目標相対的なフィードバックを妨害する。
AquaOrbitは、水中の目標軌道を周回するリカバリモジュールを備えた強化学習用コントローラである。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-09-21T03:29:45Z) - RTK-Vision PPO for Autonomous Micro UAV Recovery on an Airborne Carrier [0.0]
本稿では,子どものUAVを大型キャリアによって物理的に輸送するRTKビジョン誘導型強化学習フレームワークを提案する。
両車両ともRTK-GNSSを搭載しており、移動状態は子供と継続的に共有されている。
この結果は、単独の着陸操作ではなく、完全な自律的な空中展開と回収のサイクルを実証している。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-09-17T16:16:37Z) - Integrated Guidance and Control of a Mother-Child UAV-UGV System for Cooperative Missions [0.0]
本稿では,異質なローバー・マザーシップ・チャイルドシステムにおいて,ローバーの監督,マザーシップ・トランジット,子育てとソート,自律リターン,航空回収,降下を行うためのフィールド検証型自律フレームワークを提案する。
回収スタックは、ジャークバウンドの参照生成、外乱オブザーバの拡張された平面追跡、実現可能性を考慮した垂直制御、相対垂直幾何学のための離散時間バリアベースの安全フィルタ、通信対応キャリア状態予測を組み合わせた。
その結果, 試験室内における自律的自律回収が可能となった。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-09-17T15:10:25Z) - Robostral Navigate [138.74472687550374]
Robostral Navigateは、大規模なナビゲーションシステムのための視覚言語モデルである。
モノラルなRGB画像のストリームのみを消費し、現在のカメラビューの次のターゲット位置を指して、ウェイポイントを予測する。
我々は、実世界のデータ収集への依存を減らすため、350kのシミュレートされたシーンに240万のトラジェクトリを生成します。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-07-22T23:13:05Z) - Enhancing Maritime Domain Awareness on Inland Waterways: A YOLO-Based Fusion of Satellite and AIS for Vessel Characterization [0.0]
内陸水路におけるMDA(Maritime Domain Awareness)は,協調システムの脆弱性によって問題視されている。
本稿では,高解像度衛星画像と自動識別システム(AIS)の容器軌道データとを融合する新しい枠組みを提案する。
You Only Look Once (YOLO) v11オブジェクト検出モデルは、船舶タイプ、バージカバー、運用状況、バージカウント、旅行方向によって、船舶やバージを検出し、特徴付けるために使用される。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-10-13T14:19:58Z) - Continuous Marine Tracking via Autonomous UAV Handoff [0.4935992163749761]
本稿では,海産動物,特にサメの連続的,リアルタイム追跡のための自律型UAV視覚システムを提案する。
このシステムは、オンボードコンピュータと、安定したRGB-DカメラとカスタムトレーニングされたOSTrackパイプラインを統合している。
重要なイノベーションは、ドローン間の責任追跡をシームレスに転送するUAVハンドオフプロトコルである。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-07-17T03:35:53Z) - 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) - Angle Robustness Unmanned Aerial Vehicle Navigation in GNSS-Denied
Scenarios [66.05091704671503]
本稿では、ポイントツーポイントナビゲーションタスクにおける飛行偏差に対処する新しい角度ナビゲーションパラダイムを提案する。
また、Adaptive Feature Enhance Module、Cross-knowledge Attention-guided Module、Robust Task-oriented Head Moduleを含むモデルを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-04T08:41:20Z)
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。