[논문 리뷰] When Simultaneous Localization and Mapping Meets Wireless Communications: A Survey

Konstantinos Gounis, Sotiris A. Tegos외 3명|arXiv (Cornell University)|2026. 01. 28.

Robotics and Sensor-Based Localization인용 수 0

한 줄 요약

본 고찰은 SLAM과 무선 통신의 교차점을 다루며, RF/mmWave 감지 및 ISAC와의 시각 SLAM 통합을 미래 자율 시스템에 초점을 맞춰 강조한다.

ABSTRACT

The availability of commercial wireless communication and sensing equipment combined with the advancements in intelligent autonomous systems paves the way towards robust joint communications and simultaneous localization and mapping (SLAM). This paper surveys the state-of-the-art in the nexus of SLAM and Wireless Communications, attributing the bidirectional impact of each with a focus on visual SLAM (V-SLAM) integration. We provide an overview of key concepts related to wireless signal propagation, geometric channel modeling, and radio frequency (RF)-based localization and sensing. In addition to this, we show image processing techniques that can detect landmarks, proactively predicting optimal paths for wireless channels. Several dimensions are considered, including the prerequisites, techniques, background, and future directions and challenges of the intersection between SLAM and wireless communications. We analyze mathematical approaches such as probabilistic models, and spatial methods for signal processing, as well as key technological aspects. We expose techniques and items towards enabling a highly effective retrieval of the autonomous robot state. Among other interesting findings, we observe that monocular V-SLAM would benefit from RF relevant information, as the latter can serve as a proxy for the scale ambiguity resolution. Conversely, we find that wireless communications in the context of 5G and beyond can potentially benefit from visual odometry that is central in SLAM. Moreover, we examine other sources besides the camera for SLAM and describe the twofold relation with wireless communications. Finally, integrated solutions performing joint communications and SLAM are still in their infancy: theoretical and practical advancements are required to add higher-level localization and semantic perception capabilities to RF and multi-antenna technologies.

연구 동기 및 목표

• 기초, 방법, 응용에 걸쳐 SLAM-무선 통신 연계의 통일된 분류체계를 제시한다.
• RF 기반 위치추정, 센싱 및 채널 모델링을 포함한 무선 신호가 SLAM 성능에 미치는 영향을 분석한다.
• 무선 기술 및 다중 센서 융합과의 시각 기반 SLAM(V-SLAM) 통합을 탐구한다.
• 통합 센싱, 통신 및 자율성을 향한 도전과제, 해결해야 할 문제 및 향후 방향을 논의한다.

제안 방법

• SLAM과 관련된 RF 전파, 기하학적 채널 모델링 및 RF 기반 위치추정의 기초 개념을 조사한다.
• SLAM과 무선 센싱에 사용되는 확률적/상태 추정 프레임워크(예: 베이지안 접근) 및 운동 모델을 제시한다.
• 랜드마크 탐지 및 매핑을 위한 컴퓨터 비전 기법과 RF/mmWave 정보와의 융합을 논의한다.
• 장치 기반 및 비장치 기반 센싱(WiFi, RSSI, CSI, LiDAR, V-SLAM)과 합동 인지 및 통신에서의 역할을 검토한다.
• 신규 아키텍처와 패러다임(V2C/C2V, MEC 오프로드, RIS 지원 SLAM, DNN 기반 무선 SLAM)을 강조한다.

Figure 1: An illustration of the architecture of a networked autonomous system.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 무선 신호가 SLAM의 정확도, 강인성 및 확장성을 어떻게 보강할 수 있는가?
• RQ2 SLAM 기법이 6G/ISAC 맥락에서 무선 위치추정, 센싱 및 채널 이해를 어떻게 향상시킬 수 있는가?
• RQ3 공동 인지, 매핑 및 통신을 위한 효과적인 다중 모달 융합 전략(비전, RF, LiDAR, 레이더)은 무엇인가?
• RQ4 통합 SLAM-무선 통신 시스템의 미해결 과제와 향후 방향은 무엇인가?

주요 결과

• 단안 카메라 기반 V-SLAM은 스케일의 대리 변수로 RF/mmWave 정보를 활용하고 위치 추정에 도움을 받는다.
• 5G 및 그 이상에서 무선 통신은 SLAM에서 사용되는 시각적 기진법(visual odometry) 및 6차원 포즈 추정 방법으로 이점을 얻을 수 있다.
• WiFi SLAM, RF 센싱, LiDAR SLAM 등 다양한 인식 소스가 무선 통신과 통합되어 ISAC 유사 개념을 형성할 수 있다.
• 공동 통신 및 위치추정을 위한 통합 솔루션은 초기 단계에 있으며 이론적·실용적 진전이 필요하다.
• 본 논문은 자율 시스템을 위한 컴퓨터 비전, RF 전파 및 제어에 걸친 다학제적 프레임워크를 강조한다.

Figure 2: The dynamics of an autonomous car using Newton-Euler equations and the transport theorem that relates the body frame quantities to earth-fixed frame ones.