論文の概要: Navigation by Skylight Polarization via Rayleigh Model Optimization on a Road Vehicle
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.20797v1
- Date: Wed, 14 Oct 2026 18:41:52 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-10-16 19:13:16.023758
- Title: Navigation by Skylight Polarization via Rayleigh Model Optimization on a Road Vehicle
- Title（参考訳）: 道路車両におけるレイリーモデル最適化によるスカイライト偏光によるナビゲーション
- Abstract要約: 本稿では,レイリー・スカイ・モデルのグローバルな最適化により車両の進路を推定する偏光ナビゲーション手法を提案する。
代表的な特徴ベースおよびモデルに基づく偏極ナビゲーション手法と比較して,提案手法はRMS方向誤差を最大87%低減する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.99664914495582
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Reliable absolute heading estimation is critical for road-vehicle navigation, particularly when magnetic, inertial, or GNSS-based references are degraded. This paper presents a skylight polarization navigation method that estimates vehicle heading by globally optimizing a Rayleigh sky model against measurements from a division-of-focal-plane polarimetric camera. The proposed framework combines a pinhole camera model, a single-scattering Rayleigh polarization model, and a solar position algorithm to synthesize the expected full image angle of polarization distribution for candidate vehicle states. A degree of polarization weighted root mean square error objective function compares measured and simulated polarization patterns, allowing the estimator to use all available sky information while attenuating low confidence pixels caused by clouds, buildings, foliage, and other depolarizing occlusions. Experimental evaluation is performed using three urban road vehicle trajectories collected with a roof mounted polarimetric camera and a high precision dual-antenna GNSS/INS reference system. Results show sub-degree RMS yaw error across all trajectories, ranging from $0.718^{\circ}$ to $0.889^{\circ}$. Compared with representative feature-based and model-based polarization navigation methods, the proposed approach reduces RMS heading error by up to 87% and demonstrates improved robustness to partial sky occlusion.
- Abstract（参考訳）: 信頼性の高い絶対方向推定は、特に磁気、慣性、GNSSベースの参照が劣化した場合、道路車両の航法において重要である。
本稿では,レイリー・スカイモデルを世界規模で最適化することで車両の進路を推定するスカイライト偏光ナビゲーション手法を提案する。
提案フレームワークは、ピンホールカメラモデル、単一散乱レイリー偏光モデル、および太陽位置アルゴリズムを組み合わせて、候補車両状態に対する偏光分布の完全な像角を合成する。
偏光重み付き根平均二乗誤差目的関数の度合いは、測定された偏光パターンとシミュレーションされた偏光パターンを比較し、推定器は、雲、建物、葉、その他の偏光オクルージョンによって引き起こされる低信頼画素を減衰させながら、すべての空情報を使用することができる。
屋根付偏光カメラと高精度デュアルアンテナGNSS/INSレファレンスシステムで収集した3つの都市道路車両軌跡を用いて実験評価を行った。
結果は、0.718^{\circ}$から0.889^{\circ}$まで、すべての軌道に準次RMSヨーエラーを示す。
代表的な特徴ベースおよびモデルに基づく偏光ナビゲーション手法と比較して,提案手法はRMS方向誤差を最大87%削減し,部分的空閉塞に対する堅牢性の向上を実証する。
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