Exploiting Radio Fingerprints for Simultaneous Localization and Mapping

要約

同時位置特定とマッピング (SLAM) は、無人システムが自己位置特定とナビゲーションを実現するために最も重要です。
センサーの制限、環境の複雑さ、計算リソースのため、大規模な環境で SLAM を実行することは困難です。
我々は、既存のインフラストラクチャで広く利用可能な WiFi (Wireless Fidelity) や LTE (Long Term Evolution) 無線機能などの無線フィンガープリントを使用した自動運転車の位置特定とマッピングのための新しいアプローチを提案します。
特に、SLAM の無線フィンガープリントを悪用する 2 つのソリューションを紹介します。
最初のソリューション、つまり無線 SLAM では、出力は SLAM 技術を使用して生成された無線フィンガープリント マップです。
2 番目のソリューションである Radio+LiDAR SLAM では、無線フィンガープリントを使用して従来の LiDAR ベースの SLAM を支援し、占有マップを生成しながら精度と速度を向上させます。
私たちは、屋外、建物屋内、半屋内環境という 3 つの異なる環境でシステムの有効性を実証します。

要約(オリジナル)

Simultaneous localization and mapping (SLAM) is paramount for unmanned systems to achieve self-localization and navigation. It is challenging to perform SLAM in large environments, due to sensor limitations, complexity of the environment, and computational resources. We propose a novel approach for localization and mapping of autonomous vehicles using radio fingerprints, for example WiFi (Wireless Fidelity) or LTE (Long Term Evolution) radio features, which are widely available in the existing infrastructure. In particular, we present two solutions to exploit the radio fingerprints for SLAM. In the first solution-namely Radio SLAM, the output is a radio fingerprint map generated using SLAM technique. In the second solution-namely Radio+LiDAR SLAM, we use radio fingerprint to assist conventional LiDAR-based SLAM to improve accuracy and speed, while generating the occupancy map. We demonstrate the effectiveness of our system in three different environments, namely outdoor, indoor building, and semi-indoor environment.

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