Global SLAM Using 5G ToA Integration: Performance Analysis with Unknown Base Stations and Loop Closure Alternatives

要約

このペーパーでは、5G到着時間（TOA）測定値をOrb-SLAM3に統合して、グローバルなローカリゼーションを有効にし、屋内ドローンナビゲーションのマッピング機能を強化する新しいアプローチを紹介します。
Orb-Slam3の最適化パイプラインを拡張して、システムバイアスを推定しなが​​ら、視覚および慣性測定とともに5GベースステーションからのTOAを共同処理します。
この統合は、本質的にローカルなスラムの推定値をグローバルに参照された軌跡に変換し、単眼構成のスケールのあいまいさを効果的に解決します。
私たちの方法は、RGB-Dカメラを備えたAerolab屋内データセットと、MATLABとQuadrigaを使用して28 GHzと78 GHzの周波数でのシミュレートされた5G TOA測定によって補完されるEuroc MAVベンチマークの両方を使用して評価されます。
複数のSLAM構成にわたる広範な実験では、TOA統合により、ローカルの精度を維持しながら、すべてのモードで一貫したグローバルな位置付けが可能になることが示されています。
単眼構成の場合、TOA統合はスケールのあいまいさを正常に解決し、一貫性を向上させます。
さらに、ベースステーションの不明な位置でシナリオを調査し、TOA測定がドリフト補正のためのループ閉鎖の代替として効果的に機能することを実証します。
また、ベースステーションの異なる幾何学的配置がスラムのパフォーマンスにどのように影響するかを分析します。
UWB-VOを含む最先端の方法との比較分析により、測定頻度が低く、ベースステーションの連続操作が低い場合でも、アプローチの堅牢性が確認されます。
結果は、5G TOA統合が、特に正確なポジショニングが重要な挑戦的な屋内環境で、グローバルなSLAMアプリケーションに大きな利点を提供することを検証しています。

要約(オリジナル)

This paper presents a novel approach that integrates 5G Time of Arrival (ToA) measurements into ORB-SLAM3 to enable global localization and enhance mapping capabilities for indoor drone navigation. We extend ORB-SLAM3’s optimization pipeline to jointly process ToA data from 5G base stations alongside visual and inertial measurements while estimating system biases. This integration transforms the inherently local SLAM estimates into globally referenced trajectories and effectively resolves scale ambiguity in monocular configurations. Our method is evaluated using both Aerolab indoor datasets with RGB-D cameras and the EuRoC MAV benchmark, complemented by simulated 5G ToA measurements at 28 GHz and 78 GHz frequencies using MATLAB and QuaDRiGa. Extensive experiments across multiple SLAM configurations demonstrate that ToA integration enables consistent global positioning across all modes while maintaining local accuracy. For monocular configurations, ToA integration successfully resolves scale ambiguity and improves consistency. We further investigate scenarios with unknown base station positions and demonstrate that ToA measurements can effectively serve as an alternative to loop closure for drift correction. We also analyze how different geometric arrangements of base stations impact SLAM performance. Comparative analysis with state-of-the-art methods, including UWB-VO, confirms our approach’s robustness even with lower measurement frequencies and sequential base station operation. The results validate that 5G ToA integration provides substantial benefits for global SLAM applications, particularly in challenging indoor environments where accurate positioning is critical.

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