基于超宽带测距的 MAV 群的协作相对定位
机器人学
2024-05-29 v1
摘要
相对定位（RL）是微型空中动力装置（MAV）群体成功运作的关键。仅凭距离信息，在无基础设施且受 GPS 限制的环境中实现准确的三维 RL 是一个尚未得到满意解决的挑战性问题。本文基于超宽带（UWB）测距技术的点对点 RL 方法，开发了一种新型的基于 UWB 的协作相对定位（CRL）解决方案。该方案将每对主机-邻居对的相对运动动力学整合以构建统一的动态模型，并将邻居之间的距离作为“奖励信息”。差分几何可观测性分析表明，所提出的 CRL 方案相较于仅使用主机与其邻居之间直接距离的其他方案，能够扩大可观测子空间。此外，我们将核化扩展卡尔曼滤波（EKF）应用于 CRL 状态估计问题，并采用新设计的对数-维特里亚（LV）核来处理重尾 UWB 噪声。还推导出该估计算法中固定点迭代收敛的充分条件。对比蒙特卡洛仿真表明，所提出的 CRL 方案结合 LV 核 EKF 由于其对测量离群值和错误测量协方差矩阵初始化的鲁棒性，显著提高了估计精度。此外，在进行仅执行一次固定点迭代以降低计算复杂度的情况下，LV 核仍可实现满意的估计。
引用
@article{arxiv.2405.18234,
title = {Cooperative Relative Localization in MAV Swarms with Ultra-wideband Ranging},
author = {Changrui Liu and Sven U. Pfeiffer and Guido C. H. E. de Croon},
journal= {arXiv preprint arXiv:2405.18234},
year = {2024}
}
备注
16 pages, 18 figures