Abstract-This paper presents a new approach for multirobot pose graph localization and data association without required knowledge about the initial relative pose of the robots. Utan en gemensam referensram, robotarna kan bara dela observationer av intressanta delar av miljön, och försöker matcha mellan observationer från olika robotar kommer att resultera i många avvikande korrespondenser. Vår strategi är baserad på följande viktiga observation: medan varje multi-robot korrespondens kan användas i samband med den lokala robot uppskattade banor, för att beräkna omvandlingen mellan robot referensramarna, kommer endast de mindre överensstämmelser att likna varandra. Med hjälp av detta koncept, utvecklar vi en förväntan-maximization (EM) metod för att effektivt dra slutsatsen robot initial relativ poser och lösa multi-robot data association problem. När denna omvandling mellan robotreferensramarna har uppskattats med tillräckligt mått av förtroende, visar vi att en liknande EM-formulering kan användas för att lösa också hela multi-robot pose graph problem med okända multi-robot data association. Vi utvärderar resultatet av det utvecklade tillvägagångssättet både i en statistisk syntetisk miljöstudie och i ett experiment med verkliga data, vilket visar dess robusthet till en hög andel avvikelser.
Ett annat exempel Ref är baserad på multi-robot höjd karta positionering av den okända ursprungliga relativ pose.
Multi-robot pose graph localization and data association from unknown initial relative poses via expectation maximization
{'venue': '2014 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)', 'journal': '2014 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}