LuMon：月面単眼深度推定のための新規データセットを備えた包括的ベンチマークおよび開発スイート

arXiv cs.CV / 2026/4/13

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要点

本論文は、過酷な影や質感の乏しいレゴリスといった月特有の視覚的課題の下で、月面の自律ローバー航行を目的とした単眼深度推定（MDE）向けの、月面特化ベンチマーク枠組み「LuMon」を提案する。
LuMonは、実際のChang’e-3ミッションから得たステレオ由来の高品質な深度の教師データと、CHERIの暗黒アナログデータセットを新たに提供し、従来の現実的条件の欠如やメトリックな教師データ不足といった課題に対処する。
合成、アナログ、実データセットにわたって、最先端のMDEアーキテクチャを対象とした体系的なゼロショット評価を報告しており、クレーター、岩、極端な陰影、深度範囲の違いといったミッションにとって重要なシナリオに合わせて検証を行う。
著者らは、合成データ上で基盤モデルを微調整することで行うsim-to-real（シミュレーションから実環境への）ドメイン適応のベースラインを提案する。結果は、同一ドメイン内で大きな改善が見られる一方で、実際の月面画像への汎化は限定的であり、ドメイン間転移のギャップが継続していることを示している。
本研究は、現在のネットワークの限界を分析した上で、LuMonを将来の異種外環境（エクストラテレストリアル）知覚およびドメイン適応研究を導くための標準的な基盤として位置付けている。

Abstract

単眼深度推定（MDE）は、電気光学カメラを用いた自律月ローバーのナビゲーションにとって重要です。しかし、地上で訓練されたMDEネットワークを月に展開することは、過酷な影、テクスチャのないレゴリス、そして大気散乱のない環境により、深刻なドメインギャップが生じます。既存の評価は、このような条件を再現できない類似環境に依存しており、さらに実際のメートル精度の教師データ（地上真値）を欠いています。これに対し、本稿では月探査向けのMDE手法を評価するための包括的なベンチマーク基盤「LuMon」を提案します。実在するChang'e-3ミッションから得られた高品質なステレオ深度の地上真値と、CHERI暗黒アナログデータセットという新しいデータセットを導入します。この基盤を用いて、合成データ、アナログデータ、実データにまたがる、最先端アーキテクチャに対する体系的なゼロショット評価を実施します。クレーター、岩、極端な陰影、そして深度範囲の変動といった、ミッションにとって重要な課題に対して、性能を厳密に評価します。さらに、合成データで基盤モデルを微調整することで、sim-to-real（シミュレーションから現実）ドメイン適応のベースラインを確立します。この適応により、対象領域内での性能は劇的に向上する一方で、実際の月面画像への汎化はわずかにとどまり、持続的なドメイン間転移ギャップが明らかになります。広範な分析を通じて、現在のネットワークの内在的な限界を明らかにし、系外（地球外）環境の知覚とドメイン適応における今後の発展を導くための基盤的な指針を示します。