Distributed Consistent Multi-robot Cooperative Localization: A Coordinate Transformation Approach

要約

この論文では、マルチロボットシステムのロボット間測定による分散協調位置特定 (CL) の問題を検討します。
分散型の一貫した CL アルゴリズムを提案します。
重要なアイデアは、変換された座標系で EKF ベースの状態推定を実行することです。
具体的には、正しい可観測性が保証される状態伝播ヤコビアンを分解することにより、座標変換が構築されます。
さらに、変換された状態伝播ヤコビアンは、分散により適した恒等行列になります。
提案されたアルゴリズムでは、サーバーベースのフレームワークを採用して、各ロボットがその姿勢推定を伝播し、サーバーが相関関係を維持するロボットの姿勢を分散的に推定します。
通信コストを削減するために、マルチロボット システムがロボット間の相対測定を行う場合にのみ、ロボットとサーバーが情報を交換して姿勢推定と相関関係を更新します。
さらに、ロボットのタイプや相対的な測定値については、仮定は行われません。
提案されたアルゴリズムは実験によって検証されており、一貫性と精度の点で最先端のアルゴリズムよりも優れていることが示されています。

要約(オリジナル)

This paper considers the problem of distributed cooperative localization (CL) via robot-to-robot measurements for a multi-robot system. We propose a distributed consistent CL algorithm. The key idea is to perform the EKF-based state estimation in a transformed coordinate system. Specifically, a coordinate transformation is constructed by decomposing the state-propagation Jacobian by which the correct observability properties are guaranteed. Moreover, the transformed state-propagation Jacobian becomes an identity matrix which is more suitable for distribution. In the proposed algorithm, a server-based framework is adopted to distributely estimate the robot pose in which each robot propagates its pose estimations and the server maintains the correlations. To reduce communication costs, only when the multi-robot system takes a robot-to-robot relative measurement, the robots and the server exchange information to update the pose estimations and the correlations. In addition, no assumptions are made about the type of robots or relative measurements. The proposed algorithm has been validated by experiments and shown to outperform the state-of-art algorithms in terms of consistency and accuracy.

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