論文の概要: SL(C)AMma: Simultaneous Localisation, (Calibration) and Mapping With a Magnetometer Array

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.19946v1
• Date: Tue, 21 Apr 2026 19:49:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-23 15:36:10.769911
• Title: SL(C)AMma: Simultaneous Localisation, (Calibration) and Mapping With a Magnetometer Array
• Title（参考訳）: SL(C)アンマ - 磁力計アレイによる同時局在(キャリブレーション)とマッピング
• Authors: Thomas Edridge, Manon Kok,
• Abstract要約: 磁場に基づく同時局所マッピング(SLAM)は、以前に見られた場所を再考することによってループ閉鎖によるドリフトを低減する。 磁気センサ測定の不整合は、オドメトリー推定やループ閉鎖検出の複雑化に悪影響を及ぼす。 まず、磁力計アレイ(SLAMma)を用いた磁場ベースのSLAMと、これを拡張して磁力計校正パラメータ(SLCAMma)を共同で推定する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8594140167290097
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Indoor localisation techniques suffer from attenuated Global Navigation Satellite System (GNSS) signals and from the accumulation of unbounded drift by integration of proprioceptive sensors. Magnetic field-based Simultaneous Localisation and Mapping (SLAM) reduces drift through loop closures by revisiting previously seen locations, but extended exploration of unseen areas remains challenging. Recently, magnetometer arrays have demonstrated significant benefits over single magnetometers, as they can directly estimate the odometry. However, inconsistencies between magnetometer measurements negatively affect odometry estimates and complicate loop closure detection. We propose two filtering algorithms: The first focuses on magnetic field-based SLAM using a magnetometer array (SLAMma). The second extends this to jointly estimate the magnetometer calibration parameters (SLCAMma). We demonstrate, using Monte Carlo simulations, that the calibration parameters can be accurately estimated when there is sufficient orientation excitation, and that magnetometers achieve inter-sensor measurement consistency regardless of the type of motion. Experimental validation on ten datasets confirms these results, and we demonstrate that in cases where single magnetometer SLAM fails, SLAMma and SLCAMma provide good trajectory estimates with, more than 80% drift reduction compared to integration of proprioceptive sensors.
• Abstract（参考訳）: 室内ローカライゼーション技術は、GNSS信号の減衰と、プロテアーゼセンサーの統合による非有界ドリフトの蓄積に悩まされる。 磁場をベースとした同時局所マッピング(SLAM)は、以前に見られた場所を再考することによってループ閉鎖によるドリフトを低減するが、未確認領域の長期探索は依然として困難である。 近年、磁力計アレイは単磁力計よりも大きな利点を示しており、直接計測することができる。 しかし、磁気センサ測定の不整合は、オドメトリー推定に悪影響を及ぼし、ループ閉鎖検出を複雑にする。 まず、磁力センサアレイ(SLAMma)を用いた磁場ベースのSLAMに焦点をあてる。 2つ目は、磁力計の校正パラメータ(SLCAMma)を共同で推定するためにこれを拡張している。 我々はモンテカルロシミュレーションを用いて、十分な向きの励起がある場合、キャリブレーションパラメータを正確に推定でき、磁力計は動きの種類に関係なく、センサ間測定の整合性を達成することを実証した。 その結果,1つの磁力計SLAMが故障した場合,SLAMmaとSLCAMmaは,プロテアーゼセンサーの統合と比較して80%以上のドリフト低減率で良好な軌道推定を行うことを示した。

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