Redundant and Loosely Coupled LiDAR-Wi-Fi Integration for Robust Global Localization in Autonomous Mobile Robotics

要約

この論文では、事前にマップされた環境で LiDAR ベースの記述子と Wi-Fi フィンガープリンティングを統合することにより、自律移動ロボット工学におけるグローバル ローカリゼーションの課題に対処するフレームワークを紹介します。
これは、都市部や地下鉱山などの複雑なシナリオにおける信頼性の高い位置特定に対する需要の高まりによって動機付けられており、従来の全地球航法衛星システム (GNSS) ベースの位置特定方法が直面する制限を克服できる堅牢なシステムが必要です。
予測を生成し、潜在的な劣化の指標として各予測の信頼性を評価するために使用される LiDAR と Wi-Fi センサーの補完的な強みを活用することで、システム全体の堅牢性と精度を向上させる冗長性ベースのアプローチを提案します。
提案されたフレームワークでは、LiDAR センサーと Wi-Fi センサーの独立した動作が可能になり、システムの冗長性が確保されます。
信頼レベルを考慮しながら予測を組み合わせることで、ローカリゼーション タスクのパフォーマンスが向上し、一貫したパフォーマンスが得られます。

要約(オリジナル)

This paper presents a framework addressing the challenge of global localization in autonomous mobile robotics by integrating LiDAR-based descriptors and Wi-Fi fingerprinting in a pre-mapped environment. This is motivated by the increasing demand for reliable localization in complex scenarios, such as urban areas or underground mines, requiring robust systems able to overcome limitations faced by traditional Global Navigation Satellite System (GNSS)-based localization methods. By leveraging the complementary strengths of LiDAR and Wi-Fi sensors used to generate predictions and evaluate the confidence of each prediction as an indicator of potential degradation, we propose a redundancy-based approach that enhances the system’s overall robustness and accuracy. The proposed framework allows independent operation of the LiDAR and Wi-Fi sensors, ensuring system redundancy. By combining the predictions while considering their confidence levels, we achieve enhanced and consistent performance in localization tasks.

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