Lights Out：熱画像とセマンティック3Dマップを用いた夜間UAVローカライゼーションフレームワーク
arXiv cs.RO / 2026/4/30
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要点
- 本論文は、GNSSが利用できない夜間環境でUAVの信頼性の高いバックアップ測位を行うという未解決課題に取り組み、昼のRGB地図と夜の熱画像の“モダリティギャップ”が原因で生じる困難さを扱います。
- 熱画像をセグメントした観測を、昼のRGBデータから構築したグローバルに参照されたセマンティックラベル付き3Dマップへ整合させる、意味論（セマンティクス）に基づく再投影フレームワークを提案し、見た目（外観）だけの対応付けに依存しない設計にしています。
- 測位は共有されたセマンティック空間で定式化され、セグメンテーションの不確実性に対処するために、混同（confusion）を考慮した重み付けを伴う双方向の再投影目的関数で最適化されます。
- オフライン評価では、都市部および半構造化環境での実夜間UAV飛行軌跡6.5kmに対し、RTK GNSSの真値と比べてバイアス補正後RMSE2D 2.18m、中央値RMSE2D 1.52mを達成しています。
- セマンティックなエッジ証拠の有無と測位性能の相関が強く、また大きな誤差は一様に分布するのではなく意味的に曖昧な領域へ空間的に局所化されることが示されます。
