論文の概要: Ground Sample Distance Constrained k-Coverage Viewpoint Planning via Set Multi-Cover Formulation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.36450v1
- Date: Tue, 27 Oct 2026 00:52:57 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-10-28 21:04:31.455518
- Title: Ground Sample Distance Constrained k-Coverage Viewpoint Planning via Set Multi-Cover Formulation
- Title（参考訳）: 集合多面体定式化によるK-Coverage Viewpoint Planingによる地中距離制約付きK-Coverage Viewpoint Planning
- Abstract要約: ドローンによる3D再構成と検査は、各表面領域を複数回観察しながら、画質の制約を満たす視点を必要とする。
表面ボクセルで表される構造物に対して,地中試料距離 (GSD) を制限した$k$-coverage view selection について検討した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9668407688201359
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Drone-based 3D reconstruction and inspection require viewpoints that satisfy image-quality constraints while observing each surface region multiple times, which overlap-based planning heuristics do not guarantee. We study ground sample distance (GSD)-constrained $k$-coverage viewpoint selection for structures represented by surface voxels. Candidate viewpoints are generated along outward surface directions, screened with distance, viewing-angle, field-of-view, and occlusion tests, and augmented for voxels with insufficient visibility. Selection is then posed as set multi-cover with per-voxel coverage demands. We propose a dynamically weighted greedy heuristic that prioritizes remaining coverage deficits and scarce viewing alternatives, and compare it with sequential overlap-based pruning and an integer linear programming (ILP) formulation on the same candidate pools. Across two structures, four voxel resolutions, and three coverage requirements, the proposed approach achieves full or near-full $k$-coverage with compact viewpoint sets, using only 3.00--16.39\% more viewpoints than ILP while offering an interpretable selection process based on coverage deficits and viewpoint availability.
- Abstract（参考訳）: ドローンによる3D再構成と検査は、各表面領域を複数回観察しながら画質の制約を満たす視点を必要とするが、重複した計画ヒューリスティックは保証しない。
表面ボクセルで表される構造物に対して,地中試料距離 (GSD) を制限した$k$-coverage view selection について検討した。
候補視点は、外向きの方向に沿って生成され、距離、視角、視野、閉塞試験で遮蔽され、視界が不十分なボクセルのために拡張される。
次に、選択は、voxel毎のカバレッジ要求を伴うマルチカバーとして設定される。
そこで本稿では, 再帰的な重み付け型ヒューリスティック(greedy Heuristic, 重み付け型ヒューリスティック)を提案し, 同じ候補プール上での逐次オーバーラップベースプルーニングと整数線形プログラミング(ILP)の定式化と比較する。
提案手法は,2つの構造,4つのボクセル分解能,および3つのカバレッジ要件に対して,コンパクトな視点集合を持つフルあるいはほぼフルの$k$-coverageを実現する。
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