論文の概要: BIM-Loc: BIM-Integrated Discrepancy-Aware LiDAR-based Indoor Localization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.14237v1
• Date: Fri, 12 Jun 2026 08:20:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-15 16:00:42.820154
• Title: BIM-Loc: BIM-Integrated Discrepancy-Aware LiDAR-based Indoor Localization
• Title（参考訳）: BIM-Loc: BIM-Integrated Discrepancy-Aware LiDAR-based Indoor Localization
• Authors: Yinqiang Zhang, Liang Lu, Yipeng Pan, Maolin Lei, Yuhan Xie, Zhanteng Xie, Xiaowei Luo, Jia Pan,
• Abstract要約: 本稿では,建物情報モデルを直接統合した,新たな不一致を考慮したLiDARに基づくローカライズ手法を提案する。 Bim-Locは、BIM座標系に沿った軌道を同時に推定し、現実世界の観測と設計済みのBIMとの相違を識別する。 1) 効率的なBIM点データアソシエーションと2次元テクスチャ空間への3次元観察の投影のための新しいマルチヒートレイキャスティング戦略,(2) 計測,シーケンシャルスキャン,BIM構造間の一貫性を強制するBIM積分因子を用いたポーズグラフ最適化フレームワーク,(3) 連続した2次元表面を漸進的に更新する階層的ベイズ推論モジュール。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.51636803055026
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Accurate and robust localization is a fundamental requirement for service and inspection robots, particularly in feature-sparse indoor environments where traditional systems struggle due to a lack of distinct landmarks. While prior maps can enhance robustness, precise and compact maps capturing real-world details are often unavailable for new or frequently changing environments. This paper presents BIM-Loc, a novel discrepancy-aware LiDAR-based localization method that directly integrates Building Information Models (BIM) from the design phase. BIM-Loc simultaneously estimates trajectories aligned with the BIM coordinate system and identifies discrepancies between real-world observations and the as-designed BIM in an online fashion. Our core contributions include: (1) a novel multi-hit ray casting strategy for efficient BIM-point data association and projection of 3D observations into 2D texture space; (2) a pose graph optimization framework with BIM-integrated factors that enforces consistency among odometry, sequential scans, and BIM structures; and (3) a hierarchical Bayesian inference module that incrementally updates a continuous 2D surface representation for discrepancy detection, propagating updates from the pixel to the structure level. Extensive evaluations in both simulation and real-world applications demonstrate that BIM-Loc significantly outperforms state-of-the-art map-based methods in localization accuracy and robustness.
• Abstract（参考訳）: 正確なローカライゼーションとロバストなローカライゼーションは、特に特徴の少ない屋内環境では、目立ったランドマークが欠如しているため、サービスとインスペクションロボットの基本的な要件である。 以前の地図は堅牢性を高めることができるが、現実の細部を捉える正確でコンパクトな地図は、しばしば新しい環境や頻繁に変化する環境では利用できない。 本稿では,設計段階からビルディングインフォメーションモデル(BIM)を直接統合した,新しい離散性を考慮したLiDARに基づくローカライズ手法であるBIM-Locを提案する。 BIM-Locは、BIM座標系に沿った軌道を同時に推定し、オンライン方式で現実世界の観測と設計済みのBIMとの相違を識別する。 本研究の中心的貢献は,(1) 効率的なBIM点データアソシエーションと3次元観察の2次元テクスチャ空間への投影のための新しいマルチヒート・レイ・キャスティング・ストラテジー,(2) オードメトリー,シーケンシャルスキャン,BIM構造間の一貫性を強制するBIM積分因子を用いたポーズグラフ最適化・(3) 離散性検出のための連続2次元表面表現を段階的に更新し,画素から構造レベルへの更新を伝搬する階層型ベイズ推論・モジュールである。 BIM-Locは局所化精度とロバスト性において最先端の地図ベースの手法よりも優れていた。

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