[論文レビュー] A Reliable Indoor Navigation System for Humans Using AR-based Technique

Vijay U. Rathod, Manav S. Sharma+4 more|arXiv (Cornell University)|Feb 27, 2026

Spatial Cognition and Navigation被引用数 0

ひとこと要約

この論文は、環境モデリングに Vuforia Area Target を用いた AR ベースの室内ナビゲーションシステムと、最短経路計算に A* を用いた NavMesh を提案し、従来の方法より室内での案内が迅速かつ直感的であることを示しています。

ABSTRACT

Reliable navigation systems are not available indoors, such as in campuses and small areas. Users must depend on confusing, time-consuming static signage or floor maps. In this paper, an AR-based technique has been applied to campus and small-site navigation, where Vuforia Area Target is used for environment modeling. AI navigation's NavMesh component is used for navigation purposes, and the A* algorithm is used within this component for shortest path calculation. Compared to Dijkstra's algorithm, it can reach a solution about two to three times faster for smaller search spaces. In many cases, Dijkstra's algorithm has difficulty performing well in high-complexity environments where memory usage grows and processing times increase. Compared to older approaches such as GPS, real-time processing and AR overlays can be combined to provide intuitive directions for users while dynamically updating the path in response to environmental changes. Experimental results indicate significantly improved navigation accuracy, better user experience, and greater efficiency compared to traditional methods. These results show that AR technology integrated with existing pathfinding algorithms is feasible and scalable, making it a user-friendly solution for indoor navigation. Although highly effective in limited and defined indoor spaces, further optimization of NavMesh is required for large or highly dynamic environments.

研究の動機と目的

• 静的標識が不十分なキャンパスや小規模サイトで信頼性の高い室内ナビゲーションを動機づける。
• 環境をモデリングしリアルタイムの案内を提供する AR ベースの手法を提案する。
• 効率的な最短経路計算のために NavMesh ベースの経路探索と A* を統合する。
• 従来手法や GPS のような古いアプローチと性能・ユーザー体験を比較する。

提案手法

• AR オーバーレイ用に Vuforia Area Target で環境をモデリングする。
• 室内空間の navigable な領域を NavMesh で表現する。
• NavMesh 内で A* アルゴリズムを適用して最短経路を計算する。
• 室内の複雑さの違いで Dijkstra のアルゴリズムと A* の性能を比較する。
• 環境変化を反映するリアルタイムの経路更新を AR オーバーレイで提供する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 AR オーバーレイはキャンパス/小規模サイト環境の室内ナビゲーションに直感的で信頼性のある案内を提供できるか。
• RQ2 NavMesh+A* は室内空間で Dijkstra のアルゴリズムと比較して速度と資源使用の点でどうなるか。
• RQ3 環境の変化は AR ベースの室内ナビゲーションシステムのリアルタイム経路更新にどのような影響を与えるか。
• RQ4 AR ベースの室内ナビゲーションは小〜中規模の室内環境へスケール可能か。

主な発見

• AR オーバーレイと NavMesh&A* の統合により直感的な案内とリアルタイムの経路更新が実現される。
• NavMesh+A* は小規模な探索空間で Dijkstra のアルゴリズムより約2〜3倍速く解に到達する。
• Dijkstra のアルゴリズムは高い複雑さの室内環境でメモリ使用量と処理時間が長くなるため困難である。
• GPS と比較して、AR アプローチは室内ナビゲーションに適したリアルタイム処理と動的な経路更新を提供する。
• 実験結果は、従来手法に対してナビゲーション精度・ユーザー体験・効率性の向上を示す。