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Aditya Arun - 研究声明
设备的位置是提供物理智能的核心。手机的显示内容可以根据位置量身定制，机器人的操作受其位置的约束，或者建筑物可以重新配置其HVAC系统以更好地为用户服务。更广泛地说，通过体育智能，我们可以适应设备的广义智能并提供情境意识。一般智能主要由LLM和基础ML模型提供，需要数据和新型网络体系结构来捕获相似之处。同样，我设想将我们的设备和系统带有物理智能将要求我们更整体地“看到”环境，开发和部署系统以捕获这些数据，最重要的是，以安全和隐私的方式进行。我更广泛的研究愿景是为机器人，移动设备和智能建筑系统提供这种物理智能。但是，我发现我们当前的传感系统在提供这种体力智能方面的位置很差。GPS主要有助于确定许多室外位置的位置。但是，在许多室内情况下，在许多情况下收集了这种情况，而GPS峡谷变得困难。人类通常通过从我们的环境中收集视觉线索来辨别这种情况。沿着类似的线条，视觉传感器（例如相机或激光镜头）主要用于了解设备在环境方面的位置。但是，这些视觉传感方式在用于定位和映射时具有许多差距。在遮挡的设置，动态照明方案或单调和无特征环境下的故障只是少数。因此，我的研究主要是由我们需要更好，更强大的方法来感知我们周围环境的愿景的指导。我在开发无线传感系统方面的研究，利用WiFi，UWB和其他RF信号是实现这一愿景的一步。我的工作有1。利用环境WiFi信号来提高机器人在挑战性的室内环境中本地化和映射自身的能力（P2Slam [ICRA+RAL '22]，VIWID [在提交下]）：我开发了猛烈的型算法，这些算法独立于可视化和导航的效率，从而使稳固的效率独立于该系统，从而提高了该系统的效率，并效果效果。2。构建的可部署和CM精确的超宽带定位系统，以服务于下一代扩展现实应用程序（XRLOC [Sensys '23]，Uloc [Imwut'21']）：我开发了用于提供精细元素定位的系统，以提供良好的定位和跟踪UWB标签，以进行安全监控，AR/VR世界/VR World构建或物流管理或物流管理。3。构建了最新的室内本地化系统（DLOC [Mobicom '20]），并在大环境中自动化了这些系统（Locap [NSDI '20]）的部署：我已经开发了端到端管道，以简化室内定位的部署，以提供室内尺度的部署，以为移动和IOT设备提供子计尺度的精度。这些核心贡献为设备和机器人通过其RF收音机“看到”的道路铺平了道路，以增强其在挑战性场景中的空间理解。他们还将我定位为利用其他频谱，包括MM波，超声波和Sub-GHz，以对我们的空间有更全面的了解。通过这些多方面的传感方案提供物理智能，将使自主系统更安全地部署，改善AR/VR用户体验，并增强我们的设备操作的环境。