Landmark-based Localization using Stereo Vision and Deep Learning in GPS-Denied Battlefield Environment

📄 arXiv: 2402.12551v1 📥 PDF

作者: Ganesh Sapkota, Sanjay Madria

分类: cs.CV, cs.AI

发布日期: 2024-02-19

备注: arXiv admin note: text overlap with arXiv:2402.12320

💡 一句话要点

提出基于地标的定位方法以解决无GPS战场环境中的定位问题

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: 战场定位 无GPS环境 立体视觉 深度学习 地标识别 最小二乘法 L-BFGS-B YOLOv8s

📋 核心要点

  1. 战场环境中的定位面临GPS信号不稳定或缺失的挑战，现有的无线电锚节点方法在动态和稀疏网络中准确性不足。
  2. 本文提出了一种新颖的定位框架，利用被动摄像头和地标作为锚点，避免了传统方法的局限性。
  3. 实验结果显示，所提框架在定位误差上优于现有的DV-Hop算法，并与先进的视觉算法相当，具有显著的性能提升。

📝 摘要（中文）

在战场环境中，定位面临GPS连接不稳定或缺失的挑战，传统的无线网络锚节点部署困难。现有的无范围定位方法依赖于基于无线电的锚节点，存在准确性和稳定性不足的问题。本文提出了一种新颖的框架，利用被动摄像头传感器和自然或人工地标作为锚点，在无GPS环境中进行定位。该方法使用定制校准的立体视觉相机进行距离估计，并通过训练和微调的YOLOv8s模型进行地标识别。通过高效的立体匹配算法生成深度图像，并利用地标识别模型预测的边界框提取地标深度特征，最终通过高效的最小二乘算法和L-BFGS-B方法优化未知节点的位置。实验结果表明，该框架在定位误差（RMSE）方面优于现有的基于锚的DV-Hop算法，并与最有效的视觉算法相竞争。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决在无GPS战场环境中进行准确定位的问题。现有方法依赖于无线电锚节点，面临准确性和稳定性不足的挑战，尤其在动态和稀疏的网络拓扑中表现不佳。

核心思路：本研究提出了一种新颖的框架，利用被动摄像头传感器和自然或人工地标作为锚点进行定位。通过使用定制校准的立体视觉相机进行距离估计，结合YOLOv8s模型进行地标识别，克服了传统方法的局限性。

技术框架：整体架构包括以下几个主要模块：首先，使用立体视觉相机生成深度图像；其次，通过YOLOv8s模型识别地标并提取深度特征；最后，利用最小二乘法和L-BFGS-B方法优化未知节点的位置。

关键创新：该研究的核心创新在于将被动摄像头与深度学习模型结合，利用自然或人工地标作为锚点进行定位，显著提高了在无GPS环境中的定位精度。与传统的基于无线电的定位方法相比，避免了对锚节点的依赖。

关键设计：在技术细节上，使用了定制的立体视觉相机进行校准，YOLOv8s模型经过特定数据集的训练和微调，以提高地标识别的准确性。深度图像通过高效的立体匹配算法生成，边界框的预测用于提取地标深度特征，最终通过优化算法精确定位未知节点。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

实验结果表明，所提框架在定位误差（RMSE）方面优于现有的基于锚的DV-Hop算法，且在性能上与最先进的视觉算法相当，显示出显著的提升幅度，验证了其有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括军事战场定位、无人驾驶车辆导航以及灾后救援等场景。在GPS信号不稳定或缺失的环境中，该方法能够提供可靠的定位解决方案，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Localization in a battlefield environment is increasingly challenging as GPS connectivity is often denied or unreliable, and physical deployment of anchor nodes across wireless networks for localization can be difficult in hostile battlefield terrain. Existing range-free localization methods rely on radio-based anchors and their average hop distance which suffers from accuracy and stability in dynamic and sparse wireless network topology. Vision-based methods like SLAM and Visual Odometry use expensive sensor fusion techniques for map generation and pose estimation. This paper proposes a novel framework for localization in non-GPS battlefield environments using only the passive camera sensors and considering naturally existing or artificial landmarks as anchors. The proposed method utilizes a customcalibrated stereo vision camera for distance estimation and the YOLOv8s model, which is trained and fine-tuned with our real-world dataset for landmark recognition. The depth images are generated using an efficient stereomatching algorithm, and distances to landmarks are determined by extracting the landmark depth feature utilizing a bounding box predicted by the landmark recognition model. The position of the unknown node is then obtained using the efficient least square algorithm and then optimized using the L-BFGS-B (limited-memory quasi-Newton code for bound-constrained optimization) method. Experimental results demonstrate that our proposed framework performs better than existing anchorbased DV-Hop algorithms and competes with the most efficient vision-based algorithms in terms of localization error (RMSE).