Abstract-stort antal samarbetande robotar är fördelaktigt för att lösa distribuerade problem. För att effektivt kunna lösa den aktuella uppgiften behöver robotarna ofta en noggrann lokalisering. I detta arbete tar vi itu med lokaliseringsproblemet genom att ta fram en lösning som har låga krav på beräkning och avkänning, och som enkelt sätts in i stora robotteam som består av billiga robotar. Vi bygger på en realtids, partikelfilterbaserad localizationalgoritm som är helt decentraliserad och skalbar, och rymmer realistiska robotantaganden inklusive bullriga sensorer, och asynkron och förlustaktig kommunikation. För att ytterligare minska denna algoritms övergripande komplexitet föreslår vi en billig partikelklustermetod, som är särskilt väl lämpad för samverkande lokaliseringsproblem. Vårt tillvägagångssätt är experimentellt validerat på ett team av tio riktiga robotar. En mängd olika uppgifter som utförs av multi-robotsystem såsom sökning och räddning och miljöövervakning behöver ofta korrekt lokalisering för att lyckas. På grund av den inneboende karaktären hos sådana uppgifter är de enskilda agenterna ofta begränsade till liten storlek och vikt, vilket sätter hårda gränser för ombordresurser. Samtidigt kan en stor del av robotens resurser ägnas åt den aktuella uppgiften, vilket lämnar litet utrymme för att lösa lokaliseringsproblemet. Dessa kompletterande problem innebär utmaningen att utforma system och algoritmer som flexibelt kan tillgodose givna begränsningar, utan att kompromissa med prestandan. I den här artikeln anser vi att problemet med absolut lokalisering av ett team av mobila robotar för okända initiala robotpositioner. Vår metod bygger på tidigare arbete [15], där vi föreslog en samverkande lokaliseringsalgoritm som riktar sig mot miniatyriserade, beräkningsbegränsade plattformar utrustade med bullriga, lågeffektskännande metoder. I samarbetsstrategin används en robotdetektionsmodell baserad på bullriga, lokala, relativa observationer och lagerobservationer. Arbetet i detta dokument utökar vårt tidigare tillvägagångssätt genom att föreslå en partikelklustermetod som minskar komplexiteten i den övergripande lokaliseringsalgoritmen. Vi beskriver hur klustermetoden uppfyller robotdetekteringsmodellens begränsningar och visar att den för ett blygsamt avstånd och lagerbuller finner en nästan optimal approximation. Slutligen testar vi skalbarheten och robustheten i vår strategi genom att utföra experiment på ett team av tio riktiga robotar.
Amanda och Al. tillhandahålla en PF-baserad algoritm som är helt decentraliserad och en billig partikelkluster metod för att minska den beräknings komplexitet REF.
Low-cost collaborative localization for large-scale multi-robot systems
{'venue': '2012 IEEE International Conference on Robotics and Automation', 'journal': '2012 IEEE International Conference on Robotics and Automation', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}