再照明可能な3Dガウシアンスプラッティングによる森林でのゼロショットUAVナビゲーション
Zero-Shot UAV Navigation in Forests via Relightable 3D Gaussian Splatting
実世界データに基づくシミュレーションで、照明を編集可能な3Dガウシアンスプラッティングを用いて強化学習を行い、森林環境で最大10m/sのゼロショット自律飛行を実現した。
詳しい要約
1. どんなもの？
2. 先行研究と比べてどこがすごい？
3. 技術・手法の肝は？
4. どうやって有効だと検証した？
5. 議論はある？
6. 次に読むべき論文は？
※ AIが要旨から生成した要約です。正確性は原文をご確認ください。
著者: Zinan Lv, Yeqian Qian, Chen Sang, Hao Liu, Danping Zou, Ming Yang
分類: cs.CV, cs.RO
原文アブストラクト
UAV navigation in unstructured outdoor environments using passive monocular vision is hindered by the substantial visual domain gap between simulation and reality. While 3D Gaussian Splatting enables photorealistic scene reconstruction from real-world data, existing methods inherently couple static lighting with geometry, severely limiting policy generalization to dynamic real-world illumination. In this paper, we propose a novel end-to-end reinforcement learning framework designed for effective zero-shot transfer to unstructured outdoors. Within a high-fidelity simulation grounded in real-world data, our policy is trained to map raw monocular RGB observations directly to continuous control commands. To overcome photometric limitations, we introduce Relightable 3D Gaussian Splatting, which decomposes scene components to enable explicit, physically grounded editing of environmental lighting within the neural representation. By augmenting training with diverse synthesized lighting conditions ranging from strong directional sunlight to diffuse overcast skies, we compel the policy to learn robust, illumination-invariant visual features. Extensive real-world experiments demonstrate that a lightweight quadrotor achieves robust, collision-free navigation in complex forest environments at speeds up to 10 m/s, exhibiting significant resilience to drastic lighting variations without fine-tuning.
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