Analysis of the Unscented Transform for Cooperative Localization with Ranging-Only Information

要約

特にエージェントがピアツーピア範囲の測定のみなどの限られた情報に依存している場合、マルチエージェントロボットシステムにおける協同組合のローカリゼーションは困難です。
2つの重要な課題が生じます。この限られた情報を利用して、位置の推定を改善する。
センサーノイズ、非線形性、およびエージェント測定間の未知の相関からの不確実性の取り扱い。
情報の再利用を回避します。
このホワイトペーパーでは、エージェントと共分散交差点（CI）の範囲測定（CI）が未知の相関を処理するために使用される場合の状態推定のための無香料変換（UT）の使用を調べます。
Kalmanフィルターアプローチとは異なり、CIメソッドは完全な状態と共分散の推定を融合します。
これにより、Rangeのみの測定値を使用したCIアプローチの策定が課題になります。
これを克服するために、UTは不確実性を処理し、範囲測定と現在の協同的状態の推定値を使用して協調状態の更新を策定するために使用されます。
これにより、測定アップデートに情報の再利用が導入されます。
したがって、この作業の目的は、さまざまなレベルの状態測定の不確実性とエラーに直面した場合、この定式化の制限と有用性を評価することです。

要約(オリジナル)

Cooperative localization in multi-agent robotic systems is challenging, especially when agents rely on limited information, such as only peer-to-peer range measurements. Two key challenges arise: utilizing this limited information to improve position estimation; handling uncertainties from sensor noise, nonlinearity, and unknown correlations between agents measurements; and avoiding information reuse. This paper examines the use of the Unscented Transform (UT) for state estimation for a case in which range measurement between agents and covariance intersection (CI) is used to handle unknown correlations. Unlike Kalman Filter approaches, CI methods fuse complete state and covariance estimates. This makes formulating a CI approach with ranging-only measurements a challenge. To overcome this, UT is used to handle uncertainties and formulate a cooperative state update using range measurements and current cooperative state estimates. This introduces information reuse in the measurement update. Therefore, this work aims to evaluate the limitations and utility of this formulation when faced with various levels of state measurement uncertainty and errors.

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