Path Planning Under Uncertainty to Localize mmWave Sources

要約

この論文では、移動ロボットがミリ波ワイヤレス信号の位置を特定する必要があるナビゲーションの問題を研究します。
信号の方向性特性を使用して、混雑した屋内環境で効率的にナビゲートできる推定および経路計画アルゴリズムを提案します。
信号が見通し内または反射後に受信される場合に、エミッタの位置を推定するための拡張カルマン フィルターを定式化します。
次に、位置推定の不確実性を最小限に抑えるために、信念空間ダイナミクスに基づいて運動軌道を計画することを提案します。
関連する非線形最適化問題は、最先端の制約付き iLQR ソルバーによって解決されます。
特に、妥当な計算時間で多数の障害物 (〜 300) を処理できる方法を提案します。
一連の広範なシミュレーションでアプローチを検証します。
推定器がナビゲーションの成功率を高めるのに役立ち、推定の不確実性を減らす計画が全体的なタスク完了速度を向上させることができることを示します。

要約(オリジナル)

In this paper, we study a navigation problem where a mobile robot needs to locate a mmWave wireless signal. Using the directionality properties of the signal, we propose an estimation and path planning algorithm that can efficiently navigate in cluttered indoor environments. We formulate Extended Kalman filters for emitter location estimation in cases where the signal is received in line-of-sight or after reflections. We then propose to plan motion trajectories based on belief-space dynamics in order to minimize the uncertainty of the position estimates. The associated non-linear optimization problem is solved by a state-of-the-art constrained iLQR solver. In particular, we propose a method that can handle a large number of obstacles (~300) with reasonable computation times. We validate the approach in an extensive set of simulations. We show that our estimators can help increase navigation success rate and that planning to reduce estimation uncertainty can improve the overall task completion speed.

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