Secure Navigation using Landmark-based Localization in a GPS-denied Environment

要約

現代の戦場のシナリオでは、GPS に依存したナビゲーションが重大な脆弱性となる可能性があります。
敵は GPS 信号を拒否したり欺いたりする戦術を採用することが多いため、移動部隊の位置特定とナビゲーションに別の方法が必要になります。
DV-HOP などのレンジフリーの位置特定方法は、無線ベースのアンカーとその平均ホップ距離に依存するため、動的で疎なネットワーク トポロジでは精度と安定性に問題があります。
SLAM や Visual Odometry などのビジョンベースのアプローチでは、マップ生成と姿勢推定に、より高度で計算コストのかかるセンサー フュージョン技術が使用されます。
この論文では、戦場に沿って移動するエンティティの将来の状態を予測するために、ランドマークベースの位置特定 (LanBLoc) と拡張カルマン フィルター (EKF) を統合する新しいフレームワークを提案します。
私たちのフレームワークは、識別可能なランドマークと事前定義されたハザードマップを考慮して、軍隊制御セ​​ンターによって生成された安全な軌道情報を利用します。
軌道セグメントの凸包に対してポイント包含テストを実行して、移動するエンティティの安全性と生存可能性を確保し、次のポイント先の決定を決定します。
移動するエンティティを障害物や危険のない経路に誘導する 2 つの異なるアプローチ (EKF ありと EKF なし) のシミュレートされた戦場シナリオを示します。
提案された方法を使用すると、安全な軌道推定において縦方向に 6.51% のパーセント誤差が観察され、平均変位誤差 (ADE) は 2.97 m、最終変位誤差 (FDE) は 3.27 m でした。
この結果は、私たちのアプローチがモバイルユニットを安全な軌道内に維持することでモバイルユニットの安全を確保するだけでなく、進化する脅威の状況に適応することで運用効率も高めることを示しています。

要約(オリジナル)

In modern battlefield scenarios, the reliance on GPS for navigation can be a critical vulnerability. Adversaries often employ tactics to deny or deceive GPS signals, necessitating alternative methods for the localization and navigation of mobile troops. Range-free localization methods such as DV-HOP rely on radio-based anchors and their average hop distance which suffers from accuracy and stability in a dynamic and sparse network topology. Vision-based approaches like SLAM and Visual Odometry use sensor fusion techniques for map generation and pose estimation that are more sophisticated and computationally expensive. This paper proposes a novel framework that integrates landmark-based localization (LanBLoc) with an Extended Kalman Filter (EKF) to predict the future state of moving entities along the battlefield. Our framework utilizes safe trajectory information generated by the troop control center by considering identifiable landmarks and pre-defined hazard maps. It performs point inclusion tests on the convex hull of the trajectory segments to ensure the safety and survivability of a moving entity and determines the next point forward decisions. We present a simulated battlefield scenario for two different approaches (with EKF and without EKF) that guide a moving entity through an obstacle and hazard-free path. Using the proposed method, we observed a percent error of 6.51% lengthwise in safe trajectory estimation with an Average Displacement Error (ADE) of 2.97m and a Final Displacement Error (FDE) of 3.27m. The results demonstrate that our approach not only ensures the safety of the mobile units by keeping them within the secure trajectory but also enhances operational effectiveness by adapting to the evolving threat landscape.

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