PALMS: Plane-based Accessible Indoor Localization Using Mobile Smartphones

要約

本稿では、公開されているフロアプランを利用した、モバイルスマートフォン向けの革新的な屋内グローバルローカライゼーションおよび再ローカライゼーションシステムである PALMS を紹介します。
継続的な視覚入力を必要とするほとんどの視覚ベースの方法とは異なり、当社のシステムは、単一の瞬間的な観測データと走行距離データを考慮する動的な形式の位置特定を採用しています。
この研究の主な貢献は、主方向のマッチングとともに、確かに空の空間 (CES) 制約を利用するパーティクル フィルターの初期化メソッドの導入です。
このアプローチにより、デバイスの位置の空間確率分布が作成され、位置特定の精度が大幅に向上し、粒子フィルターの収束時間が短縮されます。
私たちの実験による評価では、PALMS が均一に初期化された粒子フィルターを使用する従来の方法よりも優れたパフォーマンスを示し、屋内ウェイファインディングにより効率的でアクセスしやすいアプローチを提供することが実証されました。
PALMS は、事前の環境フィンガープリンティングの必要性を排除することで、屋内ナビゲーションに対するスケーラブルで実用的なアプローチを提供します。

要約(オリジナル)

In this paper, we present PALMS, an innovative indoor global localization and relocalization system for mobile smartphones that utilizes publicly available floor plans. Unlike most vision-based methods that require constant visual input, our system adopts a dynamic form of localization that considers a single instantaneous observation and odometry data. The core contribution of this work is the introduction of a particle filter initialization method that leverages the Certainly Empty Space (CES) constraint along with principal orientation matching. This approach creates a spatial probability distribution of the device’s location, significantly improving localization accuracy and reducing particle filter convergence time. Our experimental evaluations demonstrate that PALMS outperforms traditional methods with uniformly initialized particle filters, providing a more efficient and accessible approach to indoor wayfinding. By eliminating the need for prior environmental fingerprinting, PALMS provides a scalable and practical approach to indoor navigation.

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