論文の概要: A New Statistical Approach to the Performance Analysis of Vision-based Localization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.18758v1
- Date: Thu, 30 Jan 2025 21:22:37 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-02-03 13:57:48.603683
- Title: A New Statistical Approach to the Performance Analysis of Vision-based Localization
- Title（参考訳）: 視覚に基づく局所化の性能解析への新しい統計的アプローチ
- Authors: Haozhou Hu, Harpreet S. Dhillon, R. Michael Buehrer,
- Abstract要約: 本研究は,複数の近近距離ランドマークに対するレンジ計測を用いた目標位置推定のための新しいフレームワークを提案する。
2次元平面におけるランドマークの正確な組み合わせを一意に決定するには3つのノイズフリーレンジ測定が十分であることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.40158488579626
- License:
- Abstract: Many modern wireless devices with accurate positioning needs also have access to vision sensors, such as a camera, radar, and Light Detection and Ranging (LiDAR). In scenarios where wireless-based positioning is either inaccurate or unavailable, using information from vision sensors becomes highly desirable for determining the precise location of the wireless device. Specifically, vision data can be used to estimate distances between the target (where the sensors are mounted) and nearby landmarks. However, a significant challenge in positioning using these measurements is the inability to uniquely identify which specific landmark is visible in the data. For instance, when the target is located close to a lamppost, it becomes challenging to precisely identify the specific lamppost (among several in the region) that is near the target. This work proposes a new framework for target localization using range measurements to multiple proximate landmarks. The geometric constraints introduced by these measurements are utilized to narrow down candidate landmark combinations corresponding to the range measurements and, consequently, the target's location on a map. By modeling landmarks as a marked Poisson point process (PPP), we show that three noise-free range measurements are sufficient to uniquely determine the correct combination of landmarks in a two-dimensional plane. For noisy measurements, we provide a mathematical characterization of the probability of correctly identifying the observed landmark combination based on a novel joint distribution of key random variables. Our results demonstrate that the landmark combination can be identified using ranges, even when individual landmarks are visually indistinguishable.
- Abstract（参考訳）: 正確な位置決めを必要とする多くの現代の無線デバイスは、カメラ、レーダー、光検出および追跡(LiDAR)などの視覚センサーへのアクセスも可能である。
無線による位置決めが不正確か不正確な場合、無線デバイスの正確な位置を決定するために、視覚センサからの情報を使用することが極めて望ましい。
具体的には、視覚データを使用して、ターゲット(センサーが装着されている場所)と近くのランドマークの間の距離を推定することができる。
しかし、これらの測定値を用いた位置決めの重大な課題は、データの中でどの特定のランドマークが見えるのかをユニークに識別できないことである。
例えば、目標がランプポストの近くにある場合、目標に近い特定のランプポスト(地域内数個)を正確に特定することは困難になる。
本研究は,複数の近近距離ランドマークに対するレンジ計測を用いた目標位置推定のための新しいフレームワークを提案する。
これらの測定によって引き起こされる幾何学的制約は、レンジ測定に対応する候補ランドマークの組み合わせを狭め、その結果、地図上のターゲットの位置を狭めるために利用される。
顕著なポアソン点過程 (PPP) としてランドマークをモデル化することにより、2次元平面におけるランドマークの正確な組み合わせを一意に決定するのに3つのノイズフリーレンジ測定が十分であることを示す。
雑音測定のために、キー変数の新たな結合分布に基づいて観測されたランドマークの組み合わせを正確に同定する確率を数学的に評価する。
本結果は,ランドマークが視覚的に識別不能である場合でも,ランドマークの組み合わせを範囲を用いて識別できることを実証する。
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