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

要約

超広帯域 (UWB) は、家財の位置を正確に把握するための AirTags などのデバイスで人気が高まっていますが、港などの大規模な環境に拡張すると大きな課題に直面します。
主な課題は、物流環境では一般的な、障害物のある状況での校正と位置特定です。
見通し線 (LoS) に依存する従来のキャリブレーション方法は、港や倉庫では時間がかかり、コストがかかり、信頼性が低いため、大規模なローカリゼーションが業界の重大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-LiDAR 融合ベースのキャリブレーションとワンショット位置特定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 範囲を使用した連続時間の LiDAR 慣性オドメトリからアンカー位置を推定します。
このアプローチにより、大規模エリア (600×450 平方メートル) でのサンプリングを 1 回行うだけで、正確で信頼性の高い校正が保証されます。
LoS の問題により、アンカー位置がわかっている場合でも、UWB のみのローカライゼーションに問題が生じる可能性があります。
UWB 範囲フィルターを適用すると、LiDAR ループ クロージャー記述子の検索範囲が大幅に縮小され、精度と速度の両方が向上す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、大規模な倉庫や港でのコスト効率の高い位置特定が可能になります。
ビデオ \url{https://youtu.be/oY8jQKdM7lU } で示されているように、UWB のみの手法や LiDAR 慣性手法では不十分な困難な環境での精度が大幅に向上します。
データセットとキャリブレーション コードをコミュニティで使用できるようにオープンソース化します。

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 \url{https://youtu.be/oY8jQKdM7lU }. We will open-source our datasets and calibration codes for community use.

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