論文の概要: An Integrated Open-Source Stack for Vision-Based Autonomous Navigation of Wheeled Rovers
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2611.08100v1
- Date: Thu, 05 Nov 2026 14:42:49 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-11-07 04:55:13.545144
- Title: An Integrated Open-Source Stack for Vision-Based Autonomous Navigation of Wheeled Rovers
- Title（参考訳）: 車輪付きローバーの視覚に基づく自律走行のための統合オープンソーススタック
- Abstract要約: ビジョンベースのローバー自律性は、認識、ローカライゼーション、計画、プラットフォーム固有の制御を統合する必要がある。
本稿では、方向矢印を追尾し、終端円錐に到達し、開始まで自律的に戻るためのオープンソースのROS 2スタックを提案する。
3つのミッション、1つは屋内、2つは屋外で、操縦士の指示や衝突の報告なしにマーカー誘導航法と自律帰還を示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.755868625249239
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Vision-based rover autonomy requires integrating perception, localization, planning and platform-specific control under limited sensing and computing resources. We present an open-source ROS 2 stack for following directional arrows, reaching a terminal cone and returning autonomously to the start. It connects YOLOv8n detection and geometric direction, range and bearing estimation with RGB-D SLAM, wheel-inertial state estimation, kinematics-aware planning, behavior-tree mission management and STM32 actuation. Standard interfaces separate reusable autonomy from the hardware layer; a proportional path-following plugin supports low-speed rover motion. Public resources include software, configuration, a labeled dataset, trained weights and evaluation logs. On 478 held-out images, the detector achieves mAP@0.5 of 0.720 under the Ultralytics evaluator and outperforms a classical OpenCV baseline under a shared evaluation protocol. The reported perception latency is 25 ms on a Jetson Orin NX. Three missions, one indoor and two outdoor, demonstrate marker-guided navigation and autonomous return without operator motion commands or reported collisions. Field results document integration failures and corrective choices; repeated instrumented trials remain necessary to quantify physical navigation errors and reliability.
- Abstract（参考訳）: 視覚に基づくローバーの自律性は、知覚、ローカライゼーション、計画、プラットフォーム固有の制御を、限られたセンシングとコンピューティングリソースの下で統合する必要がある。
本稿では、方向矢印を追尾し、終端円錐に到達し、開始まで自律的に戻るためのオープンソースのROS 2スタックを提案する。
RGB-D SLAM、ホイール慣性状態推定、キネマティックス対応計画、行動ツリーのミッション管理、STM32アクチュエーターで、YOLOv8nの検出と幾何方向、レンジとベアリング推定を接続する。
標準インターフェースは再利用可能な自律性をハードウェア層から切り離し、比例パス追従プラグインはロースピードローバー運動をサポートする。
公開リソースには、ソフトウェア、設定、ラベル付きデータセット、トレーニングされたウェイト、評価ログが含まれる。
478枚のホールドアウト画像において、検出器はUltralytics評価器の下で0.720のmAP@0.5を達成し、共有評価プロトコルの下で古典的なOpenCVベースラインを上回る性能を発揮する。
報告された知覚遅延は、Jetson Orin NXで25ミリ秒である。
3つのミッション、1つは屋内、2つは屋外で、操縦士の指示や衝突の報告なしにマーカー誘導航法と自律帰還を示す。
フィールドの結果は統合の失敗と修正の選択を文書化しており、物理ナビゲーションのエラーと信頼性を定量化するために繰り返し実施される試験は依然として必要である。
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