Dåliga sensordata på grund av osäkerhet och hårdvarubegränsningar resulterar i att en robot misstolkar tillståndet i sin omgivning, vilket leder till dåliga beslut och så småningom misslyckas med att framgångsrikt utföra sina önskade uppgifter. Dessa begränsningar kan övervinnas om en lagkamrat robot med bättre vy delar sin visuella information. Vårt arbete syftar till att undersöka varför nuvarande strategier misslyckas med att effektivt använda teammate sensor data, föreslå ett alternativ där en lagkamrat hjälper till att bättre fånga tillståndet i miljön, och visa att roboten kan fatta bättre beslut när en lagkamrat delar sina perceptuella data. Raw teammate sensor data är inte meningsfullt om inte en relativ, geometrisk omvandling för att placera denna data i en annan robots egna egocentriska koordinater. Det finns få metoder som kan upptäcka denna relativa lokalisering exakt i glesa miljöer samtidigt som beräkningsljus kvarstår. Vår strategi tar itu med dessa begränsningar genom att ackumulera korrespondensmatcher av objekt över tid från överlappande vyer av två stationära robotar för att beräkna en korrekt relativ lokalisering. Vi utvärderar fördelarna med teammate sensor data som används med vår beräknade relativa lokalisering med en utmanande, tidskritisk uppgift där robotens kameror saknas. Våra empiriska resultat med två koordinerande robotar visar att vårt tillvägagångssätt framgångsrikt kan dra nytta av lagkamratrobotar med bättre sikt inom de utmanande fysiska och hårdvarumässiga begränsningarna hos våra robotar.
Att dela motsvarande matchningar av ett objekt med två robotar för att beräkna en korrekt relativ lokalisering över tiden föreslås i Reference Ref.
Multi-robot information sharing for complementing limited perception: A case study of moving ball interception
{'venue': '2013 IEEE International Conference on Robotics and Automation', 'journal': '2013 IEEE International Conference on Robotics and Automation', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}