Secure Navigation using Landmark-based Localization in a GPS-denied Environment

📄 arXiv: 2402.14280v1 📥 PDF

作者: Ganesh Sapkota, Sanjay Madria

分类: cs.RO, cs.CV, cs.LG

发布日期: 2024-02-22

备注: 10 pages,12 figures

💡 一句话要点

提出基于地标定位的安全导航框架以解决GPS失效问题

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

关键词: 地标定位 扩展卡尔曼滤波 安全导航 战场环境 移动机器人 无GPS导航 轨迹预测

📋 核心要点

  1. 现有的GPS导航方法在战场环境中容易受到干扰，导致定位不准确，影响作战安全。
  2. 本文提出了一种结合地标定位与扩展卡尔曼滤波的框架，以提高在GPS失效环境中的导航精度和安全性。
  3. 实验结果表明，该方法在安全轨迹估计中实现了6.51%的长度误差，显著提升了移动单位的安全性和作战效率。

📝 摘要（中文）

在现代战场场景中，依赖GPS进行导航可能成为关键脆弱点。敌方常常采取措施来干扰或欺骗GPS信号，因此需要替代方法来实现移动部队的定位和导航。现有的无范围定位方法如DV-HOP依赖于基于无线电的锚点，其准确性和稳定性在动态和稀疏的网络拓扑中受到影响。本文提出了一种新颖的框架，将基于地标的定位（LanBLoc）与扩展卡尔曼滤波器（EKF）结合，以预测战场上移动实体的未来状态。该框架利用部队指挥中心生成的安全轨迹信息，考虑可识别的地标和预定义的危险地图，确保移动实体的安全和生存。通过模拟战场场景，我们观察到在安全轨迹估计中，使用该方法的长度误差为6.51%，平均位移误差为2.97米，最终位移误差为3.27米。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决在GPS失效环境中，移动部队的定位和导航问题。现有的无范围定位方法在动态和稀疏网络中存在准确性和稳定性不足的痛点。

核心思路：提出的框架结合了基于地标的定位和扩展卡尔曼滤波，通过利用安全轨迹信息和可识别的地标，来预测移动实体的未来状态，从而确保其安全。

技术框架：整体架构包括数据采集、地标识别、轨迹生成和状态预测四个主要模块。首先，通过传感器获取环境信息，识别可用的地标；然后，利用这些地标生成安全轨迹，并通过EKF进行状态预测。

关键创新：最重要的创新在于将地标定位与EKF相结合，形成了一种新的导航框架。这种方法与传统的视觉导航和无范围定位方法相比，能够更好地适应动态战场环境，提高了安全性和准确性。

关键设计：在设计中，采用了点包含测试来验证移动实体是否在安全轨迹内，并使用预定义的危险地图来指导决策。此外，EKF的参数设置经过优化，以提高状态预测的精度。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，使用提出的方法在安全轨迹估计中实现了6.51%的长度误差，平均位移误差为2.97米，最终位移误差为3.27米。这些结果表明，该框架在确保移动单位安全的同时，显著提升了导航的有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括军事战场导航、无人驾驶车辆、以及任何需要在GPS失效环境中进行安全导航的移动机器人。其实际价值在于提高移动单位的生存能力和作战效率，未来可能对战场指挥和控制系统产生深远影响。

📄 摘要（原文）

In modern battlefield scenarios, the reliance on GPS for navigation can be a critical vulnerability. Adversaries often employ tactics to deny or deceive GPS signals, necessitating alternative methods for the localization and navigation of mobile troops. Range-free localization methods such as DV-HOP rely on radio-based anchors and their average hop distance which suffers from accuracy and stability in a dynamic and sparse network topology. Vision-based approaches like SLAM and Visual Odometry use sensor fusion techniques for map generation and pose estimation that are more sophisticated and computationally expensive. This paper proposes a novel framework that integrates landmark-based localization (LanBLoc) with an Extended Kalman Filter (EKF) to predict the future state of moving entities along the battlefield. Our framework utilizes safe trajectory information generated by the troop control center by considering identifiable landmarks and pre-defined hazard maps. It performs point inclusion tests on the convex hull of the trajectory segments to ensure the safety and survivability of a moving entity and determines the next point forward decisions. We present a simulated battlefield scenario for two different approaches (with EKF and without EKF) that guide a moving entity through an obstacle and hazard-free path. Using the proposed method, we observed a percent error of 6.51% lengthwise in safe trajectory estimation with an Average Displacement Error (ADE) of 2.97m and a Final Displacement Error (FDE) of 3.27m. The results demonstrate that our approach not only ensures the safety of the mobile units by keeping them within the secure trajectory but also enhances operational effectiveness by adapting to the evolving threat landscape.