AIM：基于声学惯性测量的室内无人机定位与跟踪
机器人学
2025-04-03 v1 声音
音频与语音处理
摘要
我们提出了声学惯性测量 (AIM)，这是一种独一无二的技术，用于室内无人机定位和跟踪。室内无人机定位和跟踪是一个至关重要却尚未解决的挑战：在 GPS 禁区环境中，现有方法应用受限，尤其是在非直线视野 (NLoS) 场景下，需要大量环境仪器部署，或需要对无人机进行大量硬件/软件修改。相比之下，AIM 利用无人机的声学特征来估计其位置并推导其运动，即使在 NLoS 环境下也能正常工作。我们采用专用卡尔曼滤波器和 IQR 规则来控制定位误差。我们使用商用麦克风阵列实现 AIM，并在实际商业无人机上进行不同设置下的评估。结果表明，AIM 的平均定位误差比商业 UWB 系统低 46%，在复杂室内场景中，由于 NLoS 设置，最先进的红外系统甚至无法工作。我们进一步展示了 AIM 可通过部署分布式麦克风阵列来支持任意范围和布局的室内空间，而不会影响准确率。
引用
@article{arxiv.2504.01297,
title = {AIM: Acoustic Inertial Measurement for Indoor Drone Localization and Tracking},
author = {Yimiao Sun and Weiguo Wang and Luca Mottola and Ruijin Wang and Yuan He},
journal= {arXiv preprint arXiv:2504.01297},
year = {2025}
}
备注
arXiv admin note: substantial text overlap with arXiv:2504.00445