Consistent Distributed Cooperative Localization: A Coordinate Transformation Approach

要約

この論文では、マルチロボットの分散型協調位置特定の一貫性の問題について取り上げます。
変換された座標で状態推定を行う一貫した分散型協調位置推定アルゴリズムを導入します。
中心となるアイデアには、伝播ヤコビアンを状態から独立させ、分散方式に適したものにするための線形時間変化調整変換が含まれます。
この変換は、サーバーベースの分散型協調位置特定フレームワークにシームレスに統合され、サーバーが相互相関を維持しながら、各ロボットが自身の状態を推定します。
この変換により、フレームワーク全体の正しい可観測性プロパティが保証されます。
さらに、このアルゴリズムはさまざまなタイプのロボット間の相対測定に対応し、その適用範囲を広げます。
シミュレーションと現実世界のデータセット実験を通じて、提案されたアルゴリズムは、既存のアルゴリズムと比較して、一貫性と精度の両方の点で優れたパフォーマンスを実証しました。

要約(オリジナル)

This paper addresses the consistency issue of multi-robot distributed cooperative localization. We introduce a consistent distributed cooperative localization algorithm conducting state estimation in a transformed coordinate. The core idea involves a linear time-varying coordinated transformation to render the propagation Jacobian independent of the state and make it suitable for a distributed manner. This transformation is seamlessly integrated into a server-based distributed cooperative localization framework, in which each robot estimates its own state while the server maintains the cross-correlations. The transformation ensures the correct observability property of the entire framework. Moreover, the algorithm accommodates various types of robot-to-robot relative measurements, broadening its applicability. Through simulations and real-world dataset experiments, the proposed algorithm has demonstrated better performance in terms of both consistency and accuracy compared to existing algorithms.

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