基于距离测量的相对位姿估计最优多机器人编队
机器人学
2022-05-31 v1
摘要
在多机器人任务中，智能体之间的相对位置与姿态信息对于建图、规划和编队控制等多种任务具有重要价值。本文研究了从一组智能体间距离测量估计相对位姿的问题。具体而言，研究表明估计精度高度依赖于真实的相对位姿本身，这促使人们去寻找能提供最佳估计性能的多智能体编队。通过对 Fischer 信息的直接最大化，仿真与实验表明，通过优化机器人团队的编队几何可大幅提升估计精度。
关键词
引用
@article{arxiv.2205.14263,
title = {Optimal Multi-robot Formations for Relative Pose Estimation Using Range Measurements},
author = {Charles Champagne Cossette and Mohammed Ayman Shalaby and David Saussie and Jerome Le Ny and James Richard Forbes},
journal= {arXiv preprint arXiv:2205.14263},
year = {2022}
}
备注
7 pages, 8 figures, submitted to International Conference on Intelligent Robots and Systems