論文の概要: A Grid-based Sensor Floor Platform for Robot Localization using Machine
Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.04721v1
- Date: Fri, 9 Dec 2022 08:29:50 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-12 16:04:52.082378
- Title: A Grid-based Sensor Floor Platform for Robot Localization using Machine
Learning
- Title（参考訳）: 機械学習を用いたロボット位置決めのためのグリッド型センサフロアプラットフォーム
- Authors: Anas Gouda, Danny Heinrich, Mirco H\"unnefeld, Irfan Fachrudin
Priyanta, Christopher Reining, Moritz Roidl
- Abstract要約: センサフロア(Sensor Floor)と呼ばれる新しいグリッドベースのWSNプラットフォームを用いて機械学習手法を検討する。
私たちのゴールは、すべてのロジスティックなエンティティをローカライズすることであり、この研究にはモバイルロボットを使用します。
正規化を伴うCNNモデルは15cmの局所化精度でランダムフォレストを上回っている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Wireless Sensor Network (WSN) applications reshape the trend of warehouse
monitoring systems allowing them to track and locate massive numbers of
logistic entities in real-time. To support the tasks, classic Radio Frequency
(RF)-based localization approaches (e.g. triangulation and trilateration)
confront challenges due to multi-path fading and signal loss in noisy warehouse
environment. In this paper, we investigate machine learning methods using a new
grid-based WSN platform called Sensor Floor that can overcome the issues.
Sensor Floor consists of 345 nodes installed across the floor of our logistic
research hall with dual-band RF and Inertial Measurement Unit (IMU) sensors.
Our goal is to localize all logistic entities, for this study we use a mobile
robot. We record distributed sensing measurements of Received Signal Strength
Indicator (RSSI) and IMU values as the dataset and position tracking from Vicon
system as the ground truth. The asynchronous collected data is pre-processed
and trained using Random Forest and Convolutional Neural Network (CNN). The CNN
model with regularization outperforms the Random Forest in terms of
localization accuracy with aproximate 15 cm. Moreover, the CNN architecture can
be configured flexibly depending on the scenario in the warehouse. The
hardware, software and the CNN architecture of the Sensor Floor are open-source
under https://github.com/FLW-TUDO/sensorfloor.
- Abstract（参考訳）: 無線センサネットワーク(wsn)アプリケーションは倉庫監視システムのトレンドを再構築し、膨大な数のロジスティックエンティティをリアルタイムに追跡し発見する。
タスクをサポートするため、従来の無線周波数(rf)ベースのローカライズアプローチ(三角測量や三角測量など)では、ノイズのある倉庫環境でのマルチパスフェードや信号損失が問題となる。
本稿では,センサフロアと呼ばれるグリッドベースの新しいWSNプラットフォームを用いた機械学習手法について検討する。
Sensor Floorは、ロジスティック研究ホールの床に設置された345個のノードで構成され、デュアルバンドRFと慣性測定ユニット(IMU)センサーを備えている。
私たちのゴールは、すべてのロジスティックなエンティティをローカライズすることであり、この研究にはモバイルロボットを使用します。
我々は、受信信号強度指標(RSSI)とIMU値の分散センシングをデータセットとして、Viconシステムからの位置追跡を基礎として記録する。
非同期収集データはランダムフォレストと畳み込みニューラルネットワーク(cnn)を用いて事前処理され、訓練される。
正規化を伴うcnnモデルは, 位置推定精度で15cmのランダム林を上回っている。
さらに、CNNアーキテクチャは、倉庫のシナリオに応じて柔軟に設定できる。
センサーフロアのハードウェア、ソフトウェア、cnnアーキテクチャは、https://github.com/flw-tudo/sensorfloorでオープンソースである。
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