SafeNav：在 GPS 拒止环境中使用基于地标的定位进行安全路径导航
机器人学
2025-05-15 v2 人工智能
摘要
在战场环境中，对手经常干扰 GPS 信号，需要替代的定位和导航方法。传统的基于视觉的方法，如同步定位与建图（SLAM）和视觉里程计（VO），涉及复杂的传感器融合和高计算需求，而像 DV-HOP 这样的无测距方法在稀疏、动态的网络中面临精度和稳定性挑战。本文提出了 LanBLoc-BMM，一种使用基于地标的定位（LanBLoc）并结合战场特定运动模型（BMM）和扩展卡尔曼滤波器（EKF）的导航方法。其性能与三种集成 BMM 和贝叶斯滤波器的最先进的视觉定位算法进行了基准测试，并在合成和真实模拟轨迹数据集上进行了评估，使用的指标包括平均位移误差（ADE）、最终位移误差（FDE）以及新引入的平均加权风险评分（AWRS）。LanBLoc-BMM（结合 EKF）在真实模拟数据集上的 ADE、FDE 和 AWRS 指标上表现出优越的性能。此外，通过将 LanBLoc-BMM（EKF）与一种用于避障和风险暴露最小化的新型风险感知 RRT*（RAw-RRT*）算法相结合，引入了两种安全导航方法：SafeNav-CHull 和 SafeNav-Centroid。战场场景下的仿真结果表明，SafeNav-Centroid 在精度、风险暴露和轨迹效率方面表现出色，而 SafeNav-CHull 则提供了更优的计算速度。
引用
@article{arxiv.2505.01956,
title = {SafeNav: Safe Path Navigation using Landmark Based Localization in a GPS-denied Environment},
author = {Ganesh Sapkota and Sanjay Madria},
journal= {arXiv preprint arXiv:2505.01956},
year = {2025}
}
备注
10 pages, conference paper. arXiv admin note: text overlap with arXiv:2402.14280