FoundLoc: Vision-based Onboard Aerial Localization in the Wild

要約

無人航空機 (UAV) の堅牢かつ正確な位置特定は、自律的な長距離飛行を実現するために不可欠な機能です。
現在の方法は、GNSS に大きく依存しているか、カメラと参照画像間の外観の差異やスタイルの相違による視覚ベースの位置特定の制限に直面しているか、既知の初期姿勢の仮定の下で動作しています。
この論文では、基礎モデルを使用して視覚慣性オドメトリ (VIO) と視覚的場所認識 (VPR) の両方を活用する、UAV 向けの GNSS 拒否位置特定アプローチを開発しました。
この論文では、さまざまな環境や条件において堅牢で正確な位置特定を実現するために、直下向きカメラ、慣性測定ユニット (IMU)、および既存の衛星画像のみを使用して動作する、新しいビジョンベースのパイプラインについて説明します。
私たちのシステムは、環境の外観の急激な変化を特徴とする現実世界の条件下で、車両の初期姿勢を仮定しない場合、平均位置特定精度が 20 ドル メートルの範囲内で、最小誤差は 1 ドル メートル未満であることを実証しました。
この方法は効果的かつ堅牢であることが証明されており、GNSS が拒否された環境における信頼性の高い UAV 位置特定の重要なニーズに対応すると同時に、リソースに制約のあるプラットフォームに導入できるほど十分な計算効率を備えています。

要約(オリジナル)

Robust and accurate localization for Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) is an essential capability to achieve autonomous, long-range flights. Current methods either rely heavily on GNSS, face limitations in visual-based localization due to appearance variances and stylistic dissimilarities between camera and reference imagery, or operate under the assumption of a known initial pose. In this paper, we developed a GNSS-denied localization approach for UAVs that harnesses both Visual-Inertial Odometry (VIO) and Visual Place Recognition (VPR) using a foundation model. This paper presents a novel vision-based pipeline that works exclusively with a nadir-facing camera, an Inertial Measurement Unit (IMU), and pre-existing satellite imagery for robust, accurate localization in varied environments and conditions. Our system demonstrated average localization accuracy within a $20$-meter range, with a minimum error below $1$ meter, under real-world conditions marked by drastic changes in environmental appearance and with no assumption of the vehicle’s initial pose. The method is proven to be effective and robust, addressing the crucial need for reliable UAV localization in GNSS-denied environments, while also being computationally efficient enough to be deployed on resource-constrained platforms.

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