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首页分布式协作定位:机器人团队的高效集中等效解决方案
本文主要探讨了移动机器人编队的完全分布式协同定位问题,提出了一种既高效又等效于集中式方法的全分布式解决方案。该研究基于贝叶斯估计理论,将协作定位问题重新构建,强调了在预测和更新步骤之间进行合理组合的计算流程设计。 在提出的解决方案中,每个机器人仅融合与其自身相关的传感器数据,实现了高度的局部化处理。这不仅减少了信息处理的复杂性,还降低了通信需求,因为信息通过一个链式通信拓扑结构在机器人之间共享,避免了冗余和重复的计算。这种设计确保了每个机器人的信息交换只在其直接邻居之间进行,从而降低了通信开销,提高了系统的实时性和可靠性。 作者们将这种分布式策略与传统的集中式扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman Filter, EKF)进行了对比,证明了其在最小均方误差估计上的线性优化性能。这意味着即使在分布式环境中,机器人团队也能得到与集中式处理相当的定位精度。此外,由于信息传输仅限于必要范围内,这种设计还具备良好的可扩展性和容错能力,使得整个系统能够在没有中央协调器的情况下依然高效运作。 这篇工作发表在2013年的ICIRA国际会议上,是对分布式控制、移动机器人协作定位以及多机器人系统优化算法的重要贡献。它不仅为解决大规模移动机器人团队的定位问题提供了新的思路,也为未来无线网络中的自主系统和物联网应用提供了实用的技术基础。 这项研究不仅推动了机器人技术在自主导航和协作环境下的发展,还在算法设计上达到了理论和实际应用的有效平衡,对于理解分布式计算在复杂动态环境中的角色具有重要意义。
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522 H. Mu et al.
dead-reckoning sensors to measure self-motion; odometer or inertial measurement
unit for example. Some robots carry sensors that provide relative position
measurements (range and/or bearing) among robots or between robots and the
environment; such as cameras, laser range-finders. Some robots can correct its dead-
reckoning error. In the case that the environment map is known, the measurements
between a robot and the environment can be utilized to bound the dead-reckoning
error. Otherwise, the sensor like GPS can provide absolution localization information.
The robots can communicate with each other. The cooperative localization task is to
estimate the state (position, orientation, velocity etc.) of each robot making use of
both its own observations and those observations made by and of other robots. The
robots are identified by capitals A,B,C, etc .
2.1 State Space Model
The state of robot A at time instance
k is denoted by
A
k
x . Assume the motion model of
robot
A is given as
1
(,)
AA
kkkkk
xfxuGw
+
=+
(1)
where
k
u is the system input at time step k ,
k
w is the process noise,
(;0,)
kmk
wwQ∼ , and
k
G is a matrix with proper dimensions. ( ; , )
m
vP
μ
represents
a Gaussian distribution over v with mean
μ
and covariance P .
The GPS-like measurement of robot
A at time step k is denoted
A
k
z . The
observation model is given as
11
()
AA
kkk
zhx r=+
(2)
where
1k
r is the measurement noise,
111
(;0,)
kmk
rrR∼ .
The measurement that robot
B makes to robot A at time step k is denoted by
BA
k
z .
The observation model is defined as
22
(,)
BA A B
kkkk
zhxxr=+
(3)
where
2k
r is the measurement noise,
222
(;0,)
kmk
rrR∼ .
If functions ( )
f ⋅ ,
1
()h ⋅ and
2
()h ⋅ are nonlinear, Taylor expansions are used to
linearize the models to make the inference tractable. The linearized system is given in
Table 1., where
A
k
μ
is the best available mean estimate of
A
k
x .
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