核心概念
本文提出了一種基於被動式超寬頻 (UWB) 技術的多機器人相對姿態估計方法,透過允許機器人被動監聽鄰近機器人的測量值來提高定位精度,並利用 IMU 預積分技術解決了通訊限制問題。
文獻資訊
Shalaby, M. A., Cossette, C. C., Le Ny, J., & Forbes, J. R. (2024). Multi-Robot Relative Pose Estimation and IMU Preintegration Using Passive UWB Transceivers. arXiv preprint arXiv:2304.03837v3.
研究目標
本研究旨在開發一種實用的方法,利用被動式超寬頻 (UWB) 技術和慣性測量單元 (IMU) 預積分,實現多機器人系統中的相對姿態估計。
方法
提出了一種基於雙邊雙向測距 (DS-TWR) 的新型測距協議,允許機器人被動監聽鄰近機器人的通訊,從而增加測量值數量。
採用 SE2(3) 流形上的擴展卡爾曼濾波器 (EKF),設計了一個同時進行時鐘同步和相對姿態估計 (CSRPE) 的估計器。
發展了 SE2(3) 上的相對姿態預積分概念,並將其應用於 CSRPE 中,以有效地記錄和傳輸 IMU 數據。
主要發現
與傳統的集中式方法相比,被動監聽技術可以將測量值數量增加 (1+3n) 倍,其中 n 為鄰近機器人數量。
模擬和實驗結果表明,與沒有被動監聽的情況相比,所提出的方法可將定位精度提高 48%。
IMU 預積分技術有效地減少了機器人間的通訊量,同時保持了較高的定位精度。
主要結論
本研究提出了一種基於被動式 UWB 和 IMU 預積分的實用且可擴展的多機器人相對姿態估計方法,顯著提高了定位精度,並有效解決了通訊限制問題。
意義
本研究的成果對多機器人系統的發展具有重要意義,特別是在需要精確相對定位和協作的應用中,例如編隊控制、協作探索和地圖繪製。
局限性和未來研究方向
本研究假設機器人間具有完整的通訊圖,未來研究可以探討在不完整或動態通訊圖下的性能。
狀態向量的大小隨機器人數量增加而增加,限制了系統的可擴展性,未來研究可以探索分佈式估計方法。
統計資料
被動式 UWB 測量可以將測量值數量增加 (1+3n) 倍,其中 n 為鄰近機器人數量。
與沒有被動監聽的情況相比,所提出的方法可將定位精度提高 48%。
UWB 收發器尺寸為 32 毫米 × 49 毫米,重量約為 8 克。
時鐘偏移誤差 1 納秒會導致定位誤差約 30 厘米。