新しい論文が Technologies にオンライン掲載されました。
本研究では、RGB画像とサーマル（熱画像）を適応的に統合することで、ドローン視点の複合現実（MR）環境における自己位置推定のロバスト性を向上させる手法を提案しています。
屋外環境や照度変化、テクスチャの乏しい場面など、従来のRGBベースの自己位置推定が不安定になりやすい条件に対して、温度情報を組み合わせることで安定した位置合わせを実現しました。
ドローンを用いた空間計測、点検、MR可視化といった応用において、環境条件に依存しにくい自己位置推定基盤技術としての有効性を示しています。
論文タイトル：Robustness Enhancement of Self-Localization for Drone-View Mixed Reality via Adaptive RGB-Thermal Integration
著者：Fukuda, R., Fukuda, T.
掲載誌：Technologies, 14(1), 74
DOI：https://doi.org/10.3390/technologies14010074
Our new paper has been published online in Technologies.
In this study, we propose a method to enhance the robustness of self-localization in drone-view mixed reality (MR) by adaptively integrating RGB images with thermal imagery.
Under challenging outdoor conditions—such as lighting changes, low-texture surfaces, and environmental variability—RGB-based localization often becomes unstable. By incorporating thermal information, our approach achieves more reliable and stable spatial alignment.
This work demonstrates the potential of a self-localization framework that is less sensitive to environmental conditions, particularly for applications such as drone-based spatial measurement, inspection, and MR visualization.
Title: Robustness Enhancement of Self-Localization for Drone-View Mixed Reality via Adaptive RGB-Thermal Integration
Authors: Fukuda, R., Fukuda, T.
Journal: Technologies, 14(1), 74
DOI: https://doi.org/10.3390/technologies14010074