要約
屋内ナビゲーションは、屋内空間における人間、自動運転車、ドローン、ロボットの追跡と位置特定を支援する基盤テクノロジーです。
建物、地下の場所、密集した都市環境では GPS 信号が浸透しないため、屋内ナビゲーション ソリューションは通常、ユビキタスな無線信号 (WiFi など) とモバイル組み込みシステムのセンサーを利用して追跡と位置特定を実行します。
この記事では、最先端の屋内ナビゲーション ソリューションが直面する多くの課題の概要を示し、モバイル組み込みシステムに導入された AI アルゴリズムがこれらの課題をどのように克服できるかについて説明します。
要約(オリジナル)
Indoor navigation is a foundational technology to assist the tracking and localization of humans, autonomous vehicles, drones, and robots in indoor spaces. Due to the lack of penetration of GPS signals in buildings, subterranean locales, and dense urban environments, indoor navigation solutions typically make use of ubiquitous wireless signals (e.g., WiFi) and sensors in mobile embedded systems to perform tracking and localization. This article provides an overview of the many challenges facing state-of-the-art indoor navigation solutions, and then describes how AI algorithms deployed on mobile embedded systems can overcome these challenges.
arxiv情報
| 著者 | Sudeep Pasricha |
| 発行日 | 2024-08-09 00:30:22+00:00 |
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