VARE: USV回収のためのジオメトリ固定型方位角・距離安定化
VARE: Geometry-Anchored Bearing and Range Stabilization for USV Recovery
本稿では、無人水上車両(USV)の回収における最終接近時の安定性を向上させるための、ジオメトリ固定型知覚パイプライン「VARE(Visual-Adaptive Ranging and Estimation)」を提案する。VAREは、ArUcoマーカーを用いたPerspective-n-Point(PnP)による姿勢推定、デュアルパス方位角フュージョン、MiDaS支援による距離安定化、深度整合性信頼度重み付け、およびイノベーション適応型時間フィルタリングを組み合わせたシステム統合である。画像中心方位角、並進ベクトル方位角、マーカー法線方向、カメラ座標系での水平接近距離、および横方向オフセットを明示的に分離する。陸上テストでは、VAREは独立参照角RMSEをピクセルベースラインと比較して34.0~49.3%、静的フィルタPnPバリアントと比較して22.0~36.4%削減した。プールでの15回の接近試験では、完全なビジョンのみの構成で水平方位角RMSE 0.46度、距離MAE 0.82m、距離RMSE 0.90mを達成した。これは、マッチングされたIPPE-squareジオメトリベースライン(One-Euroフィルタリング使用)と比較して、それぞれ14.8%、4.7%、5.3%の削減に相当する。VAREはRTK基準のUSV回収ガイダンスのための知覚モジュール候補として期待されるが、完全な6自由度検証、セッションレベルでのドロップアウト耐性、クローズドループキャプチャ成功は今後の課題である。
- VAREはUSVの回収時における視覚認識パイプラインを提案し、陸上テストで方位角RMSEを従来ピクセルベースライン比34.0〜49.3%、静的フィルタPnP比22.0〜36.4%削減した
- プールでの15回の接近試験で水平方位角RMSE 0.46度、距離MAE 0.82mを達成し、既存ベースライン比14.8%〜5.3%の誤差削減を実証した
本稿はUSV(無人水上車両)の自動回収・ドッキングにおける視覚認識精度を向上させる技術提案であり、港湾無人化や海洋ロボティクスの実用化に寄与する。方位角RMSEを34〜49%削減するなど具体的な性能数値が示されているが、研究段階の論文であり投資判断に直結する企業発表や調達・製品化の情報は含まれていない。