异构测量群体的集成合作定位：统一数据驱动方法
机器人学
2026-03-25 v2
摘要
本文研究了具有不同测量能力的异构机器人系统中的合作定位 (CL) 问题。在实际应用中，异构传感器导致测量拓扑结构具有指向性和稀疏性，而大多数现有 CL 方法依赖于具有限制性多邻居几何要求的全向定位。为克服这一限制，我们仅使用互测量和里程计信息即可在相邻机器人之间实现成对相对定位 (RL)。首先开发了一种统一的数据驱动自适应 RL 估计器，以处理异构和单向测量。基于收敛的 RL 估计，随后设计了一种分布式姿态耦合 CL 策略，以保证在弱连接的指向性测量拓扑下实现 CL，这代表了现有结果中最不限制性的条件。该方法独立于特定控制任务，经formation control 应用和实际实验验证。
引用
@article{arxiv.2603.04932,
title = {Integrated cooperative localization of heterogeneous measurement swarm: A unified data-driven method},
author = {Kunrui Ze and Wei Wang and Guibin Sun and Jiaqi Yan and Kexin Liu and Jinhu Lü},
journal= {arXiv preprint arXiv:2603.04932},
year = {2026}
}