无标记机器人检测与多智能体 SLAM 的 6D 位姿估计
机器人学
2026-02-19 v1
摘要
多机器人 SLAM 方法在合并来自不同观察者的定位历史和地图时，常常因难以建立数据关联而受到挑战。当感知别名或视角显著不同时，不同机器人感知输入之间的环路闭合检测容易受到破坏。为此原因，直接在机器人之间进行相互观察是一种强大的连接部分 SLAM 图的方法，但通常依赖于校准的 fiducial 标记阵列（例如 AprilTag 阵列），这严重限制了观察范围，并且在强烈光照条件下（例如反射或过曝）经常失败。在本文中，我们提出了一种新方法，利用最新进展的深度学习基于 6D 位姿估计技术。我们将无标记位姿估计作为去中心化多机器人 SLAM 系统的一部分，并展示了对机器人团队相对定位精度的益处。该解决方案是在行星类环境测试场中的实验数据上进行验证的。
引用
@article{arxiv.2602.16308,
title = {Markerless Robot Detection and 6D Pose Estimation for Multi-Agent SLAM},
author = {Markus Rueggeberg and Maximilian Ulmer and Maximilian Durner and Wout Boerdijk and Marcus Gerhard Mueller and Rudolph Triebel and Riccardo Giubilato},
journal= {arXiv preprint arXiv:2602.16308},
year = {2026}
}
备注
Accepted contribution to ICRA 2026