一致性批量融合

精度与效率兼得

一种用于多机器人协同定位的分散式融合方法，通过批量更新和协方差交叉提高准确性与计算效率，无需维护机器人间状态相关性。

Hao, Ning · 贺风华 · 姚郁 · Hou, Yi

Control Theory and Technology 2024

技术优势

精度与效率兼得

批量更新同时处理多个相对测量，提高了协同定位的准确性和计算效率。

通信成本更低

不维护机器人间状态相关性，降低了对连接性的依赖，通信开销更小。

理论上保证一致性

算法的一致性和收敛性经过理论分析，输出结果可信。

实际环境验证有效

蒙特卡洛仿真和真实机器人实验均表明该方法优于现有方法。

应用场景

• 多机器人系统：多机器人编队定位时无需维护相关性，降低通信负担。
• 群体机器人：大规模群体中批量处理相对测量，保持精度和一致性。
• 机器人定位：融合机器人间相对测量和间歇绝对测量，实时估计位姿。
• 协同导航：不依赖持续连接也能协同导航，适合通信受限场景。