Abstract-I detta dokument föreslår vi en ny decentraliserad aktiv perception strategi som maximerar konvergensen i uppskattningen av (omätbar) formationsskala i samband med lagerbaserad formation lokalisering för robotar som utvecklas i R 3 × S 1. Den föreslagna algoritmen antar inte närvaro av en global referensram och kräver endast lager-rigiditet av bildandet (för lokaliseringsproblem för att erkänna en unik lösning), och närvaro av (åtminstone) ett par robotar i ömsesidig synlighet. Två olika scenarier anses där problemet med aktiv skaluppskattning behandlas antingen som en primär uppgift eller som ett sekundärt mål med avseende på begränsningen att uppnå en önskad lagerformation. De teoretiska resultaten valideras genom realistiska simuleringar.
Till exempel Spica et al. REF tar upp problemet med att uppskatta formationsskalan i samband med lagerbaserad formationslokalisering för flera robotar.
Active decentralized scale estimation for bearing-based localization
{'venue': '2016 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS)', 'journal': '2016 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}