論文の概要: Towards Ubiquitous Mapping and Localization for Dynamic Indoor Environments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.18385v1
• Date: Mon, 18 May 2026 13:28:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-19 17:57:49.633063
• Title: Towards Ubiquitous Mapping and Localization for Dynamic Indoor Environments
• Title（参考訳）: 動的屋内環境におけるユビキタスマッピングと局所化に向けて
• Authors: Halim Djerroud, Nico Steyn, Olivier Rabreau, Patrick Bonnin, Abderraouf Benali,
• Abstract要約: 動的屋内環境におけるリアルタイムマッピングとローカライゼーションのための革新的なソリューションとして,UbiSLAMを提案する。 固定RGB-Dカメラのネットワークをワークスペース全体に戦略的に展開することで、UbiSLAMは従来のSLAMシステムでよく見られる制限に対処する。 我々は,最適なカメラ配置と配向のための自動校正や,リアルタイムデータ共有のための通信プロトコルの強化など,潜在的な解決策について議論する。
• 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: We present UbiSLAM, an innovative solution for real-time mapping and localization in dynamic indoor environments. By deploying a network of fixed RGB-D cameras strategically throughout the workspace, UbiSLAM addresses limitations commonly encountered in traditional SLAM systems, such as sensitivity to environmental changes and reliance on mobile unit sensors. This fixed-sensor approach enables real-time, comprehensive mapping, enhancing the localization accuracy and responsiveness of robots operating within the environment. The centralized map generated by UbiSLAM is continuously updated, providing robots with an accurate global view, which improves navigation, minimizes collisions, and facilitates smoother human-robot interactions in shared spaces. Beyond its advantages, UbiSLAM faces challenges, particularly in ensuring complete spatial coverage and managing blind spots, which necessitate data integration from the robots themselves. In this paper we discuss potential solutions, such as automatic calibration for optimal camera placement and orientation, along with enhanced communication protocols for real-time data sharing. The proposed model reduces the computational load on individual robotic units, allowing less complex robotic platforms to operate effectively while enhancing the robustness of the overall system.
• Abstract（参考訳）: 動的屋内環境におけるリアルタイムマッピングとローカライゼーションのための革新的なソリューションとして,UbiSLAMを提案する。 固定RGB-Dカメラのネットワークをワークスペース全体に戦略的に展開することにより、UbiSLAMは、環境変化に対する感受性や移動体センサーへの依存など、従来のSLAMシステムでよく見られる制限に対処する。 この固定センサアプローチは、リアルタイムで包括的なマッピングを可能にし、環境内で動作するロボットの局所化精度と応答性を高める。 UbiSLAMによって生成される集中マップは継続的に更新され、ロボットに正確なグローバルビューを提供し、ナビゲーションを改善し、衝突を最小限にし、共有空間におけるよりスムーズな人間とロボットの相互作用を促進する。 UbiSLAMは、そのメリットに加えて、特に完全な空間カバレッジを確保し、ロボット自体からのデータ統合を必要とする盲点を管理する上で、課題に直面している。 本稿では、最適なカメラ配置と配向のための自動校正や、リアルタイムデータ共有のための通信プロトコルの強化など、潜在的な解決策について議論する。 提案モデルでは,個々のロボットユニットの計算負荷を低減し,システム全体の堅牢性を高めつつ,より複雑なロボットプラットフォームを効果的に動作させることができる。

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