Relative Pose Estimation for Nonholonomic Robot Formation with UWB-IO Measurements

要約

この記事では、オンボードのウルトラワイドバンド (UWB) 測距と慣性走行距離計 (IO) 測定を使用して、複数のロボットの分散フォーメーション制御の問題を研究します。
この問題は広く研究されていますが、ほとんどの作品の基本的な制限は、各ロボットのポーズが必要であり、センサーの測定値が共通の基準フレームで表現されることです。
ただし、共通のフレーム内で個々のロボットの IO 測定値を調整するのは現実的に難しいため、非ホロノミック ロボットの編成には適用できません。
この問題に対処するために、まず、ローカルフレーム内で隣接するロボット間の相対的な位置特定を達成するための同時学習ベースの推定器が提案される。
グローバル フレームでのほとんどの相対位置特定方法とは異なり、ローカル フレームでの相対位置と相対方向の両方は、UWB 測距と IO 測定のみを使用して推定されます。
第二に、指向性通信トポロジーによって引き起こされる情報損失に対処するために、リーダーロボットに対する相対姿勢を推定するための協調位置推定アルゴリズムが導入されます。
第三に,相対姿勢推定に関する理論的結果に基づいて,非ホロノミックロボットのための分散フォーメーション追跡コントローラを提案した。
ガゼボの物理シミュレーションと、ネットワーク化された TurtleBot3 非ホロノミック ロボットで実行された現実世界の実験の両方が、提案された方法の有効性を実証するために提供されます。

要約(オリジナル)

This article studies the problem of distributed formation control for multiple robots by using onboard ultra wide band (UWB) ranging and inertial odometer (IO) measurements. Although this problem has been widely studied, a fundamental limitation of most works is that they require each robot’s pose and sensor measurements are expressed in a common reference frame. However, it is inapplicable for nonholonomic robot formations due to the practical difficulty of aligning IO measurements of individual robot in a common frame. To address this problem, firstly, a concurrent-learning based estimator is firstly proposed to achieve relative localization between neighboring robots in a local frame. Different from most relative localization methods in a global frame, both relative position and orientation in a local frame are estimated with only UWB ranging and IO measurements. Secondly, to deal with information loss caused by directed communication topology, a cooperative localization algorithm is introduced to estimate the relative pose to the leader robot. Thirdly, based on the theoretical results on relative pose estimation, a distributed formation tracking controller is proposed for nonholonomic robots. Both gazebo physical simulation and real-world experiments conducted on networked TurtleBot3 nonholonomic robots are provided to demonstrate the effectiveness of the proposed method.

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