シームレスな融合：困難な環境における初動対応者のためのマルチモーダル定位

動的で予測不可能な環境において、初動対応者や救助者の正確な定位は、効果的な事象対応のために重要です。本稿では、視覚ベース、ガリレオベース、および慣性ベースの3つの補完的な定位モダリティを活用した新しいアプローチを紹介します。各モダリティは、最終的な融合ツールにユニークに貢献し、事前のインフラに依存することなく、屋内外のシームレスな定位を可能にし、レスポンダーの安全を維持し、運用の効果を最適化するための堅牢で正確な定位ソリューションを提供します。視覚ベースの定位方法は、RGBカメラと改良されたORB-SLAM2メソッドの実装を組み合わせており、事前のエリアスキャンの有無にかかわらず操作を可能にします。ガリレオベースの定位方法は、高精度GNSS受信機ボードを備えた軽量プロトタイプを使用しており、初動対応者の具体的なニーズに対応しています。慣性ベースの定位方法は、センサーフュージョンを活用し、主にスマートフォンの慣性測定ユニットを利用して、GPS信号の屋内における減衰を補償しながら、初動対応者の位置を逐次予測および調整します。提案された融合定位ツールの有効性を示すために、さまざまな環境条件で包括的な検証テストを実施しました。我々の結果は、提案されたソリューションが条件に関係なく常に位置を提供し（屋内、屋外など）、全体の平均誤差は1.73 mであることを示しています。