ViWiD：利用 WiFi 实现鲁棒且资源高效的 SLAM
机器人学
2022-09-19 v1
摘要
近年来，面向室内应用的自主导航与探索机器人引起了广泛关注，推动了室内同步定位与建图（SLAM）机器人系统的研究。尽管大多数此类 SLAM 系统将视觉与 LiDAR 传感器与里程计传感器结合使用，这些里程计传感器仍会随时间产生漂移。为抑制该漂移，视觉 SLAM 系统部署计算与内存密集的搜索算法来检测“回环闭合”，从而使轨迹估计在全局上保持一致。为规避这些资源（计算与内存）密集型算法，我们提出 ViWiD，其在双层系统中融合 WiFi 与视觉传感器。该双层方法将局部与全局轨迹估计任务分离，使 ViWiD 在资源利用上更为高效，同时取得与最先进视觉 SLAM 相当或更优的性能。我们在四个数据集上验证了 ViWiD 的性能，覆盖超过 1500 m 的行驶路径，并表明相较于最先进的视觉与激光 SLAM 系统，在计算与内存消耗上分别降低 4.3 倍与 4 倍，且 SLAM 性能相当。
引用
@article{arxiv.2209.08091,
title = {ViWiD: Leveraging WiFi for Robust and Resource-Efficient SLAM},
author = {Aditya Arun and William Hunter and Roshan Ayyalasomayajula and Dinesh Bharadia},
journal= {arXiv preprint arXiv:2209.08091},
year = {2022}
}