Large-Scale UWB Anchor Calibration and One-Shot Localization Using Gaussian Process

要約

Ultra-Wideband（UWB）は、正確なホームアイテムのローカリゼーションのためにAirTagsなどのデバイスで人気を博していますが、シーポートのような大きな環境に拡大すると大きな課題に直面しています。
主な課題は、物流環境で一般的な障害条件におけるキャリブレーションとローカリゼーションです。
視線（LOS）に依存する従来のキャリブレーション方法は、港や倉庫では遅く、費用がかかり、信頼性が高く、業界の大規模なローカリゼーションが重要な問題となっています。
これらの課題を克服するために、UWBライダー融合ベースのキャリブレーションとワンショットローカリゼーションフレームワークを提案します。
私たちの方法では、ガウスプロセスを使用して、サンプリングされたUWB範囲を備えた連続時間のLidar慣性匂いからアンカーの位置を推定します。
このアプローチは、大規模な領域、つまり600×450平方メートルで1ラウンドのサンプリングで正確で信頼できるキャリブレーションを保証します。
LOSの問題では、アンカーの位置がわかっている場合でも、UWBのみのローカリゼーションが問題になる可能性があります。
UWB-rangeフィルターを適用することにより、Lidarループ閉鎖記述子の検索範囲が大幅に減少し、精度と速度の両方が改善されることを実証します。
この概念は、他のループ閉鎖検出方法に適用でき、大規模な倉庫や港に費用対効果の高いローカリゼーションを可能にします。
ビデオ（https://youtu.be/oy8jqkdm7lu）に示すように、UWBのみおよびLIDAR-inertial Methodが不足している挑戦的な環境の精度を大幅に改善します。
コミュニティで使用するために、データセットとキャリブレーションコードをオープンソーシングします。

要約(オリジナル)

Ultra-wideband (UWB) is gaining popularity with devices like AirTags for precise home item localization but faces significant challenges when scaled to large environments like seaports. The main challenges are calibration and localization in obstructed conditions, which are common in logistics environments. Traditional calibration methods, dependent on line-of-sight (LoS), are slow, costly, and unreliable in seaports and warehouses, making large-scale localization a significant pain point in the industry. To overcome these challenges, we propose a UWB-LiDAR fusion-based calibration and one-shot localization framework. Our method uses Gaussian Processes to estimate anchor position from continuous-time LiDAR Inertial Odometry with sampled UWB ranges. This approach ensures accurate and reliable calibration with just one round of sampling in large-scale areas, I.e., 600×450 square meter. With the LoS issues, UWB-only localization can be problematic, even when anchor positions are known. We demonstrate that by applying a UWB-range filter, the search range for LiDAR loop closure descriptors is significantly reduced, improving both accuracy and speed. This concept can be applied to other loop closure detection methods, enabling cost-effective localization in large-scale warehouses and seaports. It significantly improves precision in challenging environments where UWB-only and LiDAR-Inertial methods fall short, as shown in the video (https://youtu.be/oY8jQKdM7lU). We will open-source our datasets and calibration codes for community use.

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