基于声学惯性测量的室内无人机定位与跟踪
机器人学
2025-04-02 v1
摘要
我们提出了声学惯性测量 (Acoustic Inertial Measurement, AIM)，这是一种独一无二的用于室内无人机定位和跟踪的技术。室内无人机定位与跟踪 似乎是一个至关重要且尚未解决的挑战：在 GPS 信号受限的环境中，现有方法的适用性有限，尤其是在非直线视距 (Non-Line of Sight, NLoS) 场景下，需要大量的环境布置 instrumentation，或需要对无人机进行大量的硬件/软件改造。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。我们采用专用的卡尔曼滤波器和四分位范围规则 (Interquartile Range, IQR) 来控制位置估计误差，并证明 AIM 能够支持任意范围和布局的室内空间。我们使用现有的麦克风阵列实现 AIM，并在不同设置下对其进行评估。结果表明，在复杂的 10 米×10 米室内场景中，AIM 的平均定位误差比商业用无线定位 (UWB) 系统低 46%，而在这种情况下，领先的红外系统由于 NLoS 情况根本无法工作。当部署分布式麦克风阵列时，平均误差可降至 20 米范围内的 0.5 米以下，并且能够支持任意范围和布局的空间。
关键词
引用
@article{arxiv.2504.00445,
title = {Indoor Drone Localization and Tracking Based on Acoustic Inertial Measurement},
author = {Yimiao Sun and Weiguo Wang and Luca Mottola and Zhang Jia and Ruijin Wang and Yuan He},
journal= {arXiv preprint arXiv:2504.00445},
year = {2025}
}