存在歧义时基于测距的三维相对位姿估计的高斯和滤波器

多机器人系统必须具备准确估计机器人间相对状态的能力，以便在可能没有外部辅助的情况下执行协作任务。利用测距进行的三维相对位姿估计通常存在有限数量的非唯一解，即歧义。本文：1) 识别并准确估计二维中所有可能的歧义；2) 将其视为高斯混合模型的分量；3) 提出一种计算高效的估计器，以高斯和滤波器（GSF）的形式，在无基础设施的三维环境中实现基于测距的相对位姿估计。该估计器在仿真与实验中均进行了评估，结果表明其能够避免发散至由歧义位姿引发的局部极小值。此外，所提出的 GSF 优于扩展卡尔曼滤波器，表现出与计算要求较高的粒子滤波器相似的性能，并且被证明具有一致性。