論文の概要: An Indoor Navigation System for the Visually Impaired based on UWB Positioning and D* Lite Path Planning Algorithm
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.16614v1
- Date: Sat, 18 Jul 2026 03:24:44 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-07-21 18:48:37.19693
- Title: An Indoor Navigation System for the Visually Impaired based on UWB Positioning and D* Lite Path Planning Algorithm
- Title(参考訳): UWB位置推定とD*経路計画アルゴリズムに基づく視覚障害者のための屋内ナビゲーションシステム
- Abstract要約: 本稿では,UWB(Ultra-Wideband)位置決め技術とD*Liteパス計画アルゴリズムを用いた視覚障害者のための屋内ナビゲーションシステムを提案する。
システムは低レイテンシで確実に動作し、複雑な屋内空間のユーザに対して安全性と柔軟性を提供する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 1.4658400971135652
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: This paper proposes an indoor navigation system for the visually impaired, leveraging Ultra-Wideband (UWB) positioning technology and the D*Lite path planning algorithm. The system utilizes UWB sensors to provide precision localization in GPS-denied environments. The D* Lite algorithm is integrated to optimize travel trajectories and ensure rapid route re-planning in the presence of dynamic obstacles. Experimental results demonstrate that the system operates reliably with low latency, providing safety and flexibility for users in complex indoor spaces.
- Abstract(参考訳): 本稿では,UWB(Ultra-Wideband)位置決め技術とD*Liteパス計画アルゴリズムを利用した視覚障害者のための屋内ナビゲーションシステムを提案する。
このシステムはUWBセンサーを使用して、GPSデニド環境における高精度なローカライゼーションを提供する。
D* Liteアルゴリズムは、移動軌跡の最適化と動的障害物の存在下での高速経路再計画を保証するために統合されている。
実験の結果,システムは低レイテンシで確実に動作し,複雑な屋内空間のユーザに対して安全性と柔軟性を提供することがわかった。
関連論文リスト
- Grid2Guide: A* Enabled Small Language Model for Indoor Navigation [6.341317643879287]
本研究では,A*探索アルゴリズムとSmall Language Model(SLM)を組み合わせるハイブリッドナビゲーションフレームワークを提案する。
提案手法を,リアルタイム屋内ナビゲーション支援のための軽量かつインフラストラクチャフリーなソリューションとして検証した。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-08-11T15:39:27Z) - Autonomous Navigation of Cloud-Controlled Quadcopters in Confined Spaces Using Multi-Modal Perception and LLM-Driven High Semantic Reasoning [0.0]
本稿では,GPSを用いた屋内環境における自律ナビゲーションのための高度なAI駆動認識システムを提案する。
システムは、物体検出用YOLOv11、単眼深度推定用深度任意のV2、タイム・オブ・ライト(ToF)センサーと慣性測定ユニット(IMU)を備えたPCBを統合する。
室内テストベッドにおける実験結果は、平均平均精度(mAP50)が0.6、深さ推定平均絶対誤差(MAE)が7.2cm、エンドツーエンドのシステム遅延が1秒以下で達成された。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-08-11T12:00:03Z) - NOVA: Navigation via Object-Centric Visual Autonomy for High-Speed Target Tracking in Unstructured GPS-Denied Environments [56.35569661650558]
我々はNOVAというオブジェクト中心のフレームワークを導入し、ロバストな目標追跡と衝突認識ナビゲーションを可能にした。
グローバルマップを構築するのではなく、NOVAはターゲットの参照フレーム内での知覚、推定、制御を定式化する。
我々は,都市迷路や森林の小道,間欠的なGPS損失を伴う建物内の繰り返し遷移など,現実の挑戦的なシナリオにまたがってNOVAを検証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-06-23T14:28:30Z) - SCoTT: Strategic Chain-of-Thought Tasking for Wireless-Aware Robot Navigation in Digital Twins [78.53885607559958]
無線対応経路計画フレームワークであるSCoTTを提案する。
SCoTT は DP-WA* の2% 以内で経路ゲインを達成し, 連続的に短い軌道を生成できることを示す。
また,ガゼボシミュレーションにおいて,SCoTTをROSノードとして配置することにより,本手法の実用性を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-11-27T10:45:49Z) - Multimodal Perception System for Real Open Environment [0.0]
提案システムには、組み込み計算プラットフォーム、カメラ、超音波センサー、GPS、IMUデバイスが含まれる。
従来のフレームワークとは異なり、私たちのシステムは複数のセンサーと高度なコンピュータビジョンアルゴリズムを統合し、ユーザーが確実に外を歩けるようにします。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-10T13:53:42Z) - Angle Robustness Unmanned Aerial Vehicle Navigation in GNSS-Denied
Scenarios [66.05091704671503]
本稿では、ポイントツーポイントナビゲーションタスクにおける飛行偏差に対処する新しい角度ナビゲーションパラダイムを提案する。
また、Adaptive Feature Enhance Module、Cross-knowledge Attention-guided Module、Robust Task-oriented Head Moduleを含むモデルを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-04T08:41:20Z) - Efficient Real-time Smoke Filtration with 3D LiDAR for Search and Rescue
with Autonomous Heterogeneous Robotic Systems [56.838297900091426]
スモークとダストは、搭載された知覚システムに依存するため、あらゆる移動ロボットプラットフォームの性能に影響を与える。
本稿では,重みと空間情報に基づく新しいモジュラー計算フィルタを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-14T16:48:57Z) - Augmented reality navigation system for visual prosthesis [67.09251544230744]
反応ナビゲーションと経路計画のソフトウェアを組み込んだ視覚補綴用拡張現実ナビゲーションシステムを提案する。
対象を地図上に配置し、対象の軌道を計画し、対象に示し、障害なく再計画する。
その結果,目標を達成するための時間と距離を減らし,障害物衝突の回数を大幅に減らし,航法性能の向上を図っている。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-09-30T09:41:40Z) - Towards bio-inspired unsupervised representation learning for indoor
aerial navigation [4.26712082692017]
本研究では,生物にインスパイアされた深層学習アルゴリズムによる同時位置決めとマッピング(SLAM)とそのドローンナビゲーションシステムへの応用について述べる。
本稿では,低次元潜在状態記述子を出力し,知覚的エイリアスに対する感度を軽減し,高効率な組込みハードウェアの開発を行う教師なし表現学習手法を提案する。
設計したアルゴリズムは,室内の倉庫環境において収集されたデータセットに基づいて評価され,最初の結果はロバストな屋内航法の実現可能性を示している。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-17T08:42:38Z) - Learning to Localize Using a LiDAR Intensity Map [87.04427452634445]
自動運転車のリアルタイム・キャリブレーション非依存・効果的なローカライズシステムを提案する。
私たちの方法は、オンラインLiDARスイープと強度マップをジョイントディープ埋め込みスペースに埋め込む方法を学びます。
システム全体の動作は15hzで,さまざまなlidarセンサや環境においてセンチメートルレベルの精度を実現しています。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-12-20T11:56:23Z) - Indoor Point-to-Point Navigation with Deep Reinforcement Learning and
Ultra-wideband [1.6799377888527687]
移動障害や非視線発生はノイズや信頼性の低い信号を生成する。
深部強化学習(RL)で学習した電力効率のよい局所プランナーが,ノイズショートレンジ誘導システムの完全解法として頑健かつ弾力性を持つことを示す。
この結果から, 計算効率のよいエンドツーエンドポリシは, 堅牢でスケーラブルで, 最先端の低コストナビゲーションシステムを実現することができることがわかった。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-11-18T12:30:36Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。