Abstract-This paper presenterar en distribuerad maximal A Posteriori (MAP) uppskattning för multi-robot Cooperative Localization (CL). I motsats till centraliserad MAP-baserad CL minskar den föreslagna algoritmen kraven på minne och bearbetning genom att distribuera data och beräkningar bland robotarna. Närmare bestämt presenteras ett system för distribuerad datatilldelning som gör det möjligt för robotar att samtidigt bearbeta och uppdatera sina lokala data. Dessutom används en distribuerad Conjugate Gradient-algoritm som minskar kostnaden för att beräkna MAP-skattningarna, samtidigt som man utnyttjar alla tillgängliga resurser i teamet och ökar robustheten till enpunktsfel. Slutligen, en beräkningseffektiv distribuerad marginalisering av tidigare robotposer införs för att begränsa storleken på optimeringsproblem. Den föreslagna algoritmens kommunikations- och beräkningskomplex beskrivs i detalj, medan omfattande simuleringsstudier presenteras för att validera prestandan hos den distribuerade MAP-skattaren och jämföra dess noggrannhet med den hos befintliga metoder.
REF föreslog en algoritm för cooperation localization baserat på distribuerad konjugatgradient.
Distributed maximum a posteriori estimation for multi-robot cooperative localization