要約
相互に測定を行うロボットやその他のデバイスの分散ネットワークが、効率的なアドホック ピアツーピア通信を介して連携してグローバルにローカライズできることを示します。
当社のロボット Web ソリューションは、ロボットが内部または相互に行うすべての観察の確率的構造を記述する基本的な非線形因子グラフ上のガウス信念伝播に基づいており、あらゆるタイプのロボット、モーション、またはセンサーに柔軟です。
私たちは、Web ページの発行と読み取り、またはその他の非同期通信テクノロジによって実装できる、シンプルで効率的な通信プロトコルを定義します。
任意のパターンで対話する最大 1,000 台のロボットを使用したシミュレーションで、このソリューションが計算と通信の高い分散効率で動作しながら、集中型の非線形ファクター グラフ ソルバーと同じくらい正確なグローバル精度を収束的に達成することを示しました。
GBP の堅牢な係数を使用することにより、私たちの方法は、センサー測定または通信パケットのドロップにおける高い割合の障害に対して耐性があります。
要約(オリジナル)
We show that a distributed network of robots or other devices which make measurements of each other can collaborate to globally localise via efficient ad-hoc peer to peer communication. Our Robot Web solution is based on Gaussian Belief Propagation on the fundamental non-linear factor graph describing the probabilistic structure of all of the observations robots make internally or of each other, and is flexible for any type of robot, motion or sensor. We define a simple and efficient communication protocol which can be implemented by the publishing and reading of web pages or other asynchronous communication technologies. We show in simulations with up to 1000 robots interacting in arbitrary patterns that our solution convergently achieves global accuracy as accurate as a centralised non-linear factor graph solver while operating with high distributed efficiency of computation and communication. Via the use of robust factors in GBP, our method is tolerant to a high percentage of faults in sensor measurements or dropped communication packets.
arxiv情報
| 著者 | Riku Murai,Joseph Ortiz,Sajad Saeedi,Paul H. J. Kelly,Andrew J. Davison |
| 発行日 | 2024-01-26 18:04:15+00:00 |
| arxivサイト | arxiv_id(pdf) |
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