Global SLAM in Visual-Inertial Systems with 5G Time-of-Arrival Integration

要約

この論文では、5G 到達時間 (ToA) 測定を同時位置特定およびマッピング (SLAM) システムである ORB-SLAM3 に統合することにより、屋内ドローン ナビゲーションにおける全地球位置特定とマッピングを改善する新しいアプローチを紹介します。
5G 基地局からの ToA データを組み込むことで、SLAM のローカル基準フレームをグローバル座標系と位置合わせし、正確かつ一貫したグローバル ローカリゼーションを可能にします。
ORB-SLAM3 の最適化パイプラインを拡張して、ToA 測定とバイアス推定を統合し、本質的にローカルな推定をグローバルに一貫した推定に変換します。
この統合により、単眼 SLAM システムのスケールのあいまいさが効果的に解決され、特に標準の SLAM が失敗する可能性がある困難なシナリオにおいて堅牢性が向上します。
私たちの手法は、RGB-D カメラと慣性測定ユニット (IMU) で収集された 5 つの実際の屋内データセットを使用して評価され、MATLAB と QuaDRiGa を使用した 28 GHz および 78 GHz の周波数でのシミュレートされた 5G ToA 測定で強化されています。
RGB-D、RGB-D-Inertial、単眼、および Monocular-Inertial の 4 つの SLAM 構成をテストしました。
この結果は、ToA 測定と比較して RGB-D ベースの ORB-SLAM3 の精度が高いため、ローカル推定精度は同等のままである一方、ToA 測定を含めることで堅牢な全地球測位が容易になることを示しています。
標準的な単慣性 ORB-SLAM3 が追跡を失うシナリオでは、私たちのアプローチは軌道全体にわたって正確な位置特定を維持します。

要約(オリジナル)

This paper presents a novel approach to improve global localization and mapping in indoor drone navigation by integrating 5G Time of Arrival (ToA) measurements into ORB-SLAM3, a Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) system. By incorporating ToA data from 5G base stations, we align the SLAM’s local reference frame with a global coordinate system, enabling accurate and consistent global localization. We extend ORB-SLAM3’s optimization pipeline to integrate ToA measurements alongside bias estimation, transforming the inherently local estimation into a globally consistent one. This integration effectively resolves scale ambiguity in monocular SLAM systems and enhances robustness, particularly in challenging scenarios where standard SLAM may fail. Our method is evaluated using five real-world indoor datasets collected with RGB-D cameras and inertial measurement units (IMUs), augmented with simulated 5G ToA measurements at 28 GHz and 78 GHz frequencies using MATLAB and QuaDRiGa. We tested four SLAM configurations: RGB-D, RGB-D-Inertial, Monocular, and Monocular-Inertial. The results demonstrate that while local estimation accuracy remains comparable due to the high precision of RGB-D-based ORB-SLAM3 compared to ToA measurements, the inclusion of ToA measurements facilitates robust global positioning. In scenarios where standard mono-inertial ORB-SLAM3 loses tracking, our approach maintains accurate localization throughout the trajectory.

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