Inverse k-visibility for RSSI-based Indoor Geometric Mapping

要約

近年、屋内環境での WiFi の可用性の向上により、WiFi 信号を活用して屋内 SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) システムを強化するロボット工学コミュニティの関心が高まっています。
SLAM テクノロジーは、特に自律ロボットのナビゲーションと制御に広く使用されています。
このペーパーでは、WiFi ベースの位置特定を開発する際のさまざまな作業と、高精度の幾何学的マップを実現する際の課題について説明します。
この論文では、計画、ナビゲーション、および障害物回避のために未知の環境における自由空間を特定するために、k 可視性アルゴリズムから開発された逆 k 可視性の概念を紹介します。
提案されたアルゴリズムの堅牢性を実証するために、単一および複数の RSSI 信号を利用する実験を含む包括的な実験が、シミュレーション環境と現実世界の両方の環境で実施されました。
さらに、アルゴリズムの精度と信頼性を強調するために、結果のマップをグラウンドトゥルース Lidar ベースのマップと比較する詳細な分析が提供されます。

要約(オリジナル)

In recent years, the increased availability of WiFi in indoor environments has gained an interest in the robotics community to leverage WiFi signals for enhancing indoor SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) systems. SLAM technology is widely used, especially for the navigation and control of autonomous robots. This paper discusses various works in developing WiFi-based localization and challenges in achieving high-accuracy geometric maps. This paper introduces the concept of inverse k-visibility developed from the k-visibility algorithm to identify the free space in an unknown environment for planning, navigation, and obstacle avoidance. Comprehensive experiments, including those utilizing single and multiple RSSI signals, were conducted in both simulated and real-world environments to demonstrate the robustness of the proposed algorithm. Additionally, a detailed analysis comparing the resulting maps with ground-truth Lidar-based maps is provided to highlight the algorithm’s accuracy and reliability.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google