Simultaneous Time Synchronization and Mutual Localization for Multi-robot System

要約

相互位置特定は、マルチロボット システムのさまざまなドメイン内の基礎的なコンポーネントとして機能します。
それにもかかわらず、相対姿勢推定では、時間同期は推定の精度に大きな影響を与えるにもかかわらず、通常は過小評価されており、めったに取り上げられません。
本稿では、相互位置特定に時間同期を導入し、ロボット間の時間オフセットと相対姿勢を同時に回復します。
短時間での一定速度の仮定の下で、時間オフセット推定を、新しい誤差表現による以前の方位ベースの相互位置推定と融合します。
誤差モデルに基づいて、結合最適化問題を定式化し、半定値緩和 (SDR) を利用して可逆緩和を提供します。
緩和された問題を解くことにより、ロボット間の時間のドリフトが制限されている場合に、時間の同期と相対的な姿勢の推定を達成できます。
時間オフセット推定の適用範囲を拡張するために、時間オフセットを粗いものから細かいものまで回復するための反復法をさらに提案します。
広範なシミュレーションテストを通じて提案された方法と既存の方法を比較すると、相互位置特定における時間同期の顕著な利点がわかります。
さらに、実用性と堅牢性を示すために実際の実験が行われています。

要約(オリジナル)

Mutual localization stands as a foundational component within various domains of multi-robot systems. Nevertheless, in relative pose estimation, time synchronization is usually underappreciated and rarely addressed, although it significantly influences estimation accuracy. In this paper, we introduce time synchronization into mutual localization to recover the time offset and relative poses between robots simultaneously. Under a constant velocity assumption in a short time, we fuse time offset estimation with our previous bearing-based mutual localization by a novel error representation. Based on the error model, we formulate a joint optimization problem and utilize semi-definite relaxation (SDR) to furnish a lossless relaxation. By solving the relaxed problem, time synchronization and relative pose estimation can be achieved when time drift between robots is limited. To enhance the application range of time offset estimation, we further propose an iterative method to recover the time offset from coarse to fine. Comparisons between the proposed method and the existing ones through extensive simulation tests present prominent benefits of time synchronization on mutual localization. Moreover, real-world experiments are conducted to show the practicality and robustness.

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