Multi-Robot Collaborative Localization and Planning with Inter-Ranging

要約

ロボットは多くの場合、特徴ベースの画像追跡を使用して、周囲環境におけるロボットの位置を特定します。
ただし、特徴ベースの画像追跡は、テクスチャが低く、照明が不十分な環境ではエラーが発生しやすくなります。
具体的には、ロボットが月の表面を探索する任務を負っており、科学的測定値に正確にジオタグを付けるためにロボットの位置を正確に推定する必要があるというシナリオを調査します。
位置特定エラーを削減するために、ロボット間の超広帯域 (UWB) 距離測定を使用して従来の特徴ベースの画像追跡を補完します。
ロボットは高度なメッシュ測距プロトコルを使用しており、一般的な「アンカー」や「タグ」の UWB アーキテクチャに依存するのではなく、ロボット間で距離測定値を継続的に共有できます。
私たちは、すべてのロボット間の測定視線ベクトルに基づいて経路をアクティブに計画し、集合的な位置推定誤差を最小限に抑える分散型マルチロボット調整アルゴリズムを開発します。
次に、提案されたマルチロボット調整アルゴリズムの創発的な動作をシミュレーションとハードウェアの両方で実証し、幾何学ベースの不確実性メトリクスを低下させ、位置推定誤差を低減します。

要約(オリジナル)

Robots often use feature-based image tracking to identify their position in their surrounding environment; however, feature-based image tracking is prone to errors in low-textured and poorly lit environments. Specifically, we investigate a scenario where robots are tasked with exploring the surface of the Moon and are required to have an accurate estimate of their position to be able to correctly geotag scientific measurements. To reduce localization error, we complement traditional feature-based image tracking with ultra-wideband (UWB) distance measurements between the robots. The robots use an advanced mesh-ranging protocol that allows them to continuously share distance measurements amongst each other rather than relying on the common ‘anchor’ and ‘tag’ UWB architecture. We develop a decentralized multi-robot coordination algorithm that actively plans paths based on measurement line-of-sight vectors amongst all robots to minimize collective localization error. We then demonstrate the emergent behavior of the proposed multi-robot coordination algorithm both in simulation and hardware to lower a geometry-based uncertainty metric and reduce localization error.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google