Coverage-Recon：基于在线地图反馈的协调多无人机图像采样
机器人学
2025-10-22 v1 系统与控制
系统与控制
最优化与控制
摘要
本文解决了使用多个无人机进行协作式 3D 地图重建的问题。实现高质量的重建需要从多样化的视角捕获场景关键点的图像，覆盖控制为此提供了有效框架。与此同时，近期进展的实时 3D 重建算法使得在飞行期间渲染演进中的地图成为可能，使无人机运动能够获得即时反馈以进行指导。基于此，我们提出 Coverage-Recon，这是一种集成在线地图反馈以提升重建质量的新型协调图像采样算法。 在 Coverage-Recon 中，多个无人机的协同运动由基于二次规划 (QP) 的角度感知覆盖控制器治理，确保从不同视角捕获图像，同时强制执行安全约束。捕获的图像由 NeuralRecon 算法实时处理以生成演进中的 3D 网格。网格在场景中的变化被解释为重建不确定性的指示器，并作为反馈用于更新覆盖控制器中区域重要性指数，以随地图的演进而调整。通过仿真和实验验证了 Coverage-Recon 的有效性，定性和定量结果均表明，纳入在线地图反馈后，3D 重建更为完整和准确。项目页面：https://htnk-lab.github.io/coverage-recon/
引用
@article{arxiv.2510.18347,
title = {Coverage-Recon: Coordinated Multi-Drone Image Sampling with Online Map Feedback},
author = {Muhammad Hanif and Reiji Terunuma and Takumi Sumino and Kelvin Cheng and Takeshi Hatanaka},
journal= {arXiv preprint arXiv:2510.18347},
year = {2025}
}
备注
Submitted to IEEE Transactions on Control Systems Technology (under review). Project page: https://htnk-lab.github.io/coverage-recon/