水中の自律ロボットは、探査、モニタリング、点検などで広く使われている。安全な航路を計画するには、周囲の自由空間と占有空間を把握することが重要だ。鳥瞰図（BEV）占有表現はそのような環境理解に適しており、単一の水中RGB画像からBEV占有を推定できれば、追加のハードウェアなしで状況把握が可能になる。ただし、水中では光の散乱や減衰が強く、見え方から信頼できる幾何情報を得るのは難しい。3Dイメージングソナーは補完的な幾何計測を提供するため、このタスクの学習時における教師として有望である。
arXivに投稿された論文「AquaBEV: Monocular Underwater BEV Occupancy with 3D Sonar Supervision」は、単眼水中占有モデルAquaBEVを提案している。AquaBEVは、単一のRGB画像からローカルなBEV占有を予測し、トレーニング時にはペアになった3Dイメージングソナーを幾何学的監督として利用する。著者はTrung Tien Dong氏ら4名で、論文は2026年9月3日にarXivへ提出された（識別番号: arXiv:2609.04411）。
AquaBEVは、視覚特徴をキャリブレーション不要の極座標表現にマッピングし、距離方向に沿って因果デコードを行った後、デカルト座標系のBEV出力として再構成する。この設計により、カメラの内部パラメータに強く依存せず、距離推定と形状推論を整合的に扱うことができる。
研究チームはさらに、統一プロトコルのもとで代表的な占有推定手法を同じRGB-to-sonarタスクに適用する、制御された水中占有ベンチマークを構築した。実験の結果、AquaBEVはVisible IoU 31.4、Observed IoU 38.6を達成し、最も強い転移ベースラインに対してそれぞれ4.0%および4.3%の相対改善を示した。これは、ソナーによる幾何学的監督が単眼水中BEV占有推定の精度を高めることを実証している。論文はロボティクス（cs.RO）とコンピュータビジョン（cs.CV）に分類されており、arXivのDOI（https://doi.org/10.48550/arXiv.2609.04411）も付与されている。