Decentralized State Estimation: An Approach using Pseudomeasurements and Preintegration

要約

この論文では、ロボット チームにおける分散型の共同状態推定の問題について取り上げます。
特に、この論文では、個々のロボットが、自分自身に対する互いの位置など、同様の物理量を推定する問題を検討します。
擬似測定の使用は、ロボットの状態推定間のそのような関係をモデル化する手段として導入され、分散状態推定問題にアプローチする扱いやすい方法であることが示されています。
さらに、この定式化は、ロボットが自身のセンサーから収集する測定値とチーム内の通信構造を同時に考慮する汎用可観測性テストに簡単に導きます。
最後に、入力事前積分は、ロボット間でオドメトリ情報を共有する通信効率の高い方法として提案されており、理論全体はベクトル空間とリー群状態定義の両方に適切です。
事前に統合された共分散情報を通信する必要性を克服するために、入力から共分散情報を再構築するディープ オートエンコーダが提案され、それにより通信要件がさらに軽減されます。
提案されたフレームワークは、3 つの異なるシミュレートされた問題と、3 台のクアッドコプターを含む 1 つの実験で評価されます。

要約(オリジナル)

This paper addresses the problem of decentralized, collaborative state estimation in robotic teams. In particular, this paper considers problems where individual robots estimate similar physical quantities, such as each other’s position relative to themselves. The use of pseudomeasurements is introduced as a means of modelling such relationships between robots’ state estimates, and is shown to be a tractable way to approach the decentralized state estimation problem. Moreover, this formulation easily leads to a general-purpose observability test that simultaneously accounts for measurements that robots collect from their own sensors, as well as the communication structure within the team. Finally, input preintegration is proposed as a communication-efficient way of sharing odometry information between robots, and the entire theory is appropriate for both vector-space and Lie-group state definitions. To overcome the need for communicating preintegrated-covariance information, a deep autoencoder is proposed that reconstructs the covariance information from the inputs, hence further reducing the communication requirements. The proposed framework is evaluated on three different simulated problems, and one experiment involving three quadcopters.

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