要約
屋外のナビゲーションが日常生活で一般的になるにつれて、屋内ポジショニングシステム（IPS）は注目を集めています。
受信信号強度表示（RSSI）と機械学習（ML）を使用して、屋内スマートフォンナビゲーションをどのように達成および改善できるかについての研究が積極的に実施されています。
IPSには、さらなる調査が必要なより多くのユースケースがあり、自律ロボットの屋内ナビゲーションにIPSSを使用することを探求することを目指しています。
データセットとトレーニングモデルを収集して、ロボットでテストしました。
また、ロボットが予測される方向を使用して自分自身をナビゲートできるように、A*パス計画アルゴリズムも開発しました。
さまざまなネットワーク構造をテストした後、ロボットは約50％の時間の角を正常にナビゲートすることができました。
この論文の調査結果は、自律ロボットにIPSSを使用することが将来の研究の有望な分野であることを示しています。
要約(オリジナル)
Indoor positioning systems (IPSs) have gained attention as outdoor navigation becomes prevalent in everyday life. Research is being actively conducted on how indoor smartphone navigation can be accomplished and improved using received signal strength indication (RSSI) and machine learning (ML). IPSs have more use cases that need further exploration, and we aim to explore using IPSs for the indoor navigation of an autonomous robot. We collected a dataset and trained models to test on a robot. We also developed an A* path-planning algorithm so that our robot could navigate itself using predicted directions. After testing different network structures, our robot was able to successfully navigate corners around 50 percent of the time. The findings of this paper indicate that using IPSs for autonomous robots is a promising area of future research.
arxiv情報
| 著者 | Sean Kouma,Rachel Masters |
| 発行日 | 2025-02-28 05:25:04+00:00 |
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