水上与水下：跨越水面与水下域的异构多机器人 SLAM
机器人学
2026-05-12 v1
摘要
多机器人同步定位与建图 (SLAM) 是多机器人操作中的一项基础任务。机器人必须对其自身位置及团队成员的位置有共同理解，才能完成协调动作。然而，无人水面艇 (USV) 和自主水下航行器 (AUV) 之间的多机器人 SLAM 主要通过机器人之间的声学测距来获取距离测量值；这种测量技术要求机器人同时处于相近位置，具有无中断的信号传播路径，并且可能需要同步时钟。在复杂、杂乱的海事环境中，这尤其具有挑战性，因为结构物可能会阻碍信号。然而，这些相同的结构物可能在水面和水下都是可观测的，从而为 USV 和 AUV 数据流之间的机器人间 SLAM 回环检测提供了机会。本工作建立在 USV 和 AUV 数据间机器人间 SLAM 回环检测的最新研究基础上，进一步提出了一个集中式多机器人 SLAM 系统。每个机器人执行其自身的状态估计，我们检测每个 AUV 与 USV 数据之间的回环。这些机器人间回环用于将每个机器人的状态估计合并到一个集中式图中，从而生成系统中 USV 和所有 AUV 的整个时间历程的估计。使用三个不同环境中的真实感知数据进行了验证。结果表明，在相同轨迹上，多机器人 SLAM 系统中 AUV 的误差相比单机器人 SLAM 有所改善。据我们所知，这是首个基于回环检测而非声学距离测量的 AUV 与 USV 多机器人 SLAM 系统。
引用
@article{arxiv.2605.09811,
title = {Above and Below: Heterogeneous Multi-robot SLAM Across Surface and Underwater Domains},
author = {John McConnell and Armon Shariati and Paul Szenher and Yaxuan Li},
journal= {arXiv preprint arXiv:2605.09811},
year = {2026}
}