waveSLAM: Empowering Accurate Indoor Mapping Using Off-the-Shelf Millimeter-wave Self-sensing

要約

この論文では、低コストのモバイル ロボット システムである waveSLAM の設計、実装、評価について説明します。これは、ミリ波 (mmWave) 通信デバイスを使用して、視界が低下した環境やガラス/鏡の壁のある環境を対象とした屋内マッピング プロセスを強化する低コストの移動ロボット システムです。
waveSLAM のユニークな特徴は、移動ロボットに搭載された既存の商用オフザシェルフ (COTS) ハードウェア (Lidar および mmWave 無線機) のみを利用して、光学センサーで実現される正確な屋内マッピングを向上させることです。
waveSLAM 設計の背後にある重要な直観は、移動ロボットが自由に移動する一方、ミリ波無線機は環境からの信号を反射することによって定期的に角度と距離の推定値を相互に交換 (自己感知) できるため、対象物体の正確な推定が可能になるということです。
素材の表面。
私たちの実験では、waveSLAM が角度方位で 22 cm および 20 度未満の誤差で cm レベルの精度をアーカイブできることが検証されており、屋内マップを構築する際に Lidar と互換性があります。

要約(オリジナル)

This paper presents the design, implementation and evaluation of waveSLAM, a low-cost mobile robot system that uses the millimetre wave (mmWave) communication devices to enhance the indoor mapping process targeting environments with reduced visibility or glass/mirror walls. A unique feature of waveSLAM is that it only leverages existing Commercial-Off-The-Shelf (COTS) hardware (Lidar and mmWave radios) that are mounted on mobile robots to improve the accurate indoor mapping achieved with optical sensors. The key intuition behind the waveSLAM design is that while the mobile robots moves freely, the mmWave radios can periodically exchange angle and distance estimates between themselves (self-sensing) by bouncing the signal from the environment, thus enabling accurate estimates of the target object/material surface. Our experiments verify that waveSLAM can archive cm-level accuracy with errors below 22 cm and 20deg in angle orientation which is compatible with Lidar when building indoor maps.

arxiv情報

著者 Pablo Picazo,Milan Groshev,Alejandro Blanco,Claudio Fiandrino,Antonio de la Oliva,Joerg Widmer
発行日 2023-12-12 11:59:23+00:00
arxivサイト arxiv_id(pdf)

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google

カテゴリー: cs.NI, cs.RO パーマリンク