3次元地形と視認性を考慮した、合成開口レーダー搭載航空機による複数目標監視のための多段階計画

arXiv cs.RO / 2026/4/21

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要点

本論文は、SAR搭載航空機の軌道計画について、画像品質のために直線飛行区間が必要である一方、ターゲットの視認性は3次元地形と機体の姿勢に強く左右される点を課題として挙げています。
従来手法は固定した直線区間を前提に軌道を最適化することが多く、3次元地形に応じた視認性への適応が弱いままです。そのため、複数目標を対象に、かつリアルタイムで直線区間を多数定める必要がある問題ではスケールしにくいと論じています。
著者らは、多段階の計画システムとして、(1)全ターゲットを訪問するためのウェイポイント順序を推定し、(2)3次元地形に基づいて視認性を最大化する直線飛行区間を、深層強化学習で訓練した新しいニューラルネットワークで予測し、(3)3D Dubins曲線を課す最適化により区間を連結して軌道を構成する手法を提示しています。
評価では、本手法が3次元地形と視認性を考慮した高品質な複数目標SAR画像取得を実現しつつ、リアルタイム性能も満たすため、SARミッションに対して頑健であることが示されたとしています。

Abstract

合成開口レーダー（SAR）搭載機による軌道（トラジェクトリ）の生成は、地形の制約により大きな課題があり、また高品質な画像化を保証するための直線飛行区間が必要となるため、難度が高い。関連研究では通常、3D地形と機体の姿勢に依存する目標の視認性に適応しない、あらかじめ定義された直線飛行区間に対する軌道最適化に焦点が当てられている。さらに、この仮定は、多数の目標に対する問題ではうまくスケールしない。そこでは、実時間運用のために、目標の視認性を最大化する複数の直線飛行区間を定義しなければならない。本研究では、この目的のために多段階計画システムを提案する。まず、すべての目標を訪問するためのウェイポイントの順序付けを推定する。次に、3D地形に基づいて目標の視認性を最大化する直線飛行区間を、深層強化学習で訓練した新しいニューラルネットワークにより予測する。最後に、3Dダブリンズ曲線を課す最適化によって、区間を接続して軌道を作成する。評価の結果、本システムは、3D地形と目標の視認性を考慮した高品質なマルチターゲットSAR画像取得を保証するため、SARミッションに対して頑健性があることが示された。