[논문 리뷰] A Reliable Indoor Navigation System for Humans Using AR-based Technique

Vijay U. Rathod, Manav S. Sharma외 4명|arXiv (Cornell University)|2026. 02. 27.

Spatial Cognition and Navigation인용 수 0

한 줄 요약

이 논문은 Vuforia Area Target를 활용한 AR 기반 실내 내비게이션 시스템으로 환경 모델링 및 NavMesh와 A*를 사용한 최단 경로 계산을 제공하며, 기존 방법보다 실내에서 더 빠르고 직관적인 방향을 보여준다.

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.

연구 동기 및 목표

• 캠퍼스와 정적 표지판이 충분하지 않은 소형 현장에서 신뢰할 수 있는 실내 내비게이션을 촉진한다.
• 환경을 모델링하고 실시간 방향을 제공하기 위한 AR 기반 기술을 제안한다.
• 효율적인 최단 경로 계산을 위해 NavMesh 기반 경로 탐색과 A*를 통합한다.
• 전통적 방법 및 GPS와 같은 구식 접근법에 비해 성능과 사용자 경험을 비교한다.

제안 방법

• AR 오버레이를 위한 Vuforia Area Target로 환경 모델링.
• 실내 공간의 이동 가능한 영역을 나타내기 위해 NavMesh를 사용한다.
• NavMesh 내에서 A* 알고리즘을 적용하여 최단 경로를 계산한다.
• 다양한 실내 복잡성에서 A*의 성능을 Dijkstra의 알고리즘과 비교한다.
• 환경 변화가 반영되도록 AR 오버레이를 통해 실시간 경로 업데이트를 제공한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 AR 오버레이가 캠퍼스/소규모 현장의 실내 내비게이션에 직관적이고 신뢰할 수 있는 안내를 제공할 수 있는가?
• RQ2 실내 공간에서 NavMesh+A*의 속도와 자원 사용 측면에서 Dijkstra의 알고리즘과 비교하여 어떤 성능을 보이는가?
• RQ3 환경 변화가 AR 기반 실내 내비게이션 시스템의 실시간 경로 업데이트에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ4 AR 기반 실내 내비게이션이 소형에서 중형 실내 환경으로 확장 가능한가?

주요 결과

• NavMesh와 A*와 통합된 AR 오버레이가 직관적 방향과 실시간 경로 업데이트를 가능하게 한다.
• NavMesh+A*는 작은 탐색 공간에서 Dijkstra의 알고리즘보다 약 2~3배 빠르게 해를 찾는다.
• 메모리 사용 및 처리 시간 증가로 인해 Dijkstra의 알고리즘은 고복잡도 실내 환경에서 제대로 작동하지 못한다.
• GPS에 비해 AR 방식은 실시간 처리 및 실내 내비게이션에 적합한 동적 경로 업데이트를 제공한다.
• 실험 결과는 기존 방법에 비해 내비게이션 정확도, 사용자 경험, 효율성이 향상되었음을 나타낸다.