論文の概要: Localization-Uncertainty-Aware UAV Swarm Search for GNSS-Denied Maritime Surveillance
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.34873v1
- Date: Mon, 26 Oct 2026 05:41:45 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-10-27 22:27:13.765541
- Title: Localization-Uncertainty-Aware UAV Swarm Search for GNSS-Denied Maritime Surveillance
- Title（参考訳）: GNSS-Denied Maritime Surveillanceのための位置認識不確かさを意識したUAV群探索
- Abstract要約: UAV間距離は、協調的なローカライゼーションと不確実性がマルチホップ参照チェーンに沿って伝播する。
カスケード局所化共分散を近似する不確実性認識制御バリア関数(CBF)フレームワークを提案する。
このフレームワークは6から30 sUAVの様々なポリゴン形状とサイズで実証されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.968426821184882
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This paper studies UAV swarm search in GNSS-denied maritime environments, where inter-UAV ranging drives cooperative localization and uncertainty propagates along the multi-hop reference chain, affecting connectivity, collision avoidance, and search effectiveness. We propose an uncertainty-aware control barrier function (CBF) framework approximating cascading localization covariance through Fisher information matrices. First, the cascading covariance model captures how ranging noise and neighbor uncertainty accumulate along the localization chain. Second, uncertainty-tightened CBFs incorporate the covariance model and its rate into margins for connectivity maintenance and collision avoidance, with conditional invariance and graceful-degradation bounds. Third, a hierarchical Voronoi-target strategy with formation keeping supports efficient forward-looking coverage. The distributed controller is validated with a standard unbiased extended Kalman filter in the loop. The framework is demonstrated on several polygon shapes and swarm sizes from 6 to 30 sUAVs. An estimator-in-the-loop run completes the search in 302.5 s, 20 Monte Carlo deployments confirm repeatable completion with all local QPs feasible and containment in at least 98.97% of UAV-frames, and six MBZIRC runs provide estimator-in-the-loop evidence. The source code is publicly available.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,GNSSによる海洋環境におけるUAVの群集探索について検討し,UAV間が協調的局所化を駆動し,複数ホップ参照連鎖に沿って不確実性が伝播し,接続性,衝突回避,探索効率に影響を及ぼすことを示す。
本稿では,フィッシャー情報行列によるカスケード局所化共分散を近似する不確実性認識制御バリア関数(CBF)フレームワークを提案する。
まず、カスケード共分散モデルにより、雑音と近傍の不確実性の範囲が局所化連鎖に沿ってどのように蓄積されるかを把握する。
第二に、不確実性重み付きCBFは共分散モデルとその速度を接続性維持と衝突回避のためのマージンに含み、条件的不変性と優雅な劣化境界を持つ。
第3に、フォーメーション維持を伴う階層的なボロノイターゲット戦略は、効率的な前方被覆を支援する。
分散コントローラは、ループ内の標準のアンバイアス拡張カルマンフィルタで検証される。
このフレームワークは6sUAVから30sUAVまでの様々なポリゴン形状とスワムサイズで実証されている。
推定器・イン・ザ・ループが302.5秒で探索を完了し、20回のモンテカルロの配備により、全てのローカルQPの繰り返し完了が確認でき、少なくとも98.97%のUAVフレームで封じ込められ、6回のMBZIRCが推定器・イン・ザ・ループの証拠を提供する。
ソースコードは公開されている。
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