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基於被動式超寬頻收發器的多機器人相對姿態估計與 IMU 預積分


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。
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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。

深入探究

如何將所提出的方法擴展到三維空間中的多機器人姿態估計?

將此方法擴展到三維空間需要對系統架構和數學模型進行調整: 狀態表示: 需要使用更複雜的李群來表示三維姿態,例如 SE(3) 或其變體。SE(3) 可以同時表示三維旋轉和平移,適用於描述機器人在三維空間中的完整姿態。 測量模型: UWB 測距僅提供距離信息。在三維空間中,單個 UWB 測距會將機器人的位置限制在一個球面上。因此,需要結合其他傳感器信息,例如IMU(慣性測量單元)提供的加速度和角速度數據,才能完整地估計三維姿態。 濾波器設計: 需要使用能夠處理 SE(3) 狀態估計的非線性濾波器,例如擴展卡爾曼濾波器 (EKF) 或粒子濾波器 (PF)。EKF 可以有效地處理非線性系統,但需要對系統進行線性化,可能會影響估計精度。PF 可以處理任意非線性系統,但計算量較大。 被動監聽: 被動監聽的概念仍然適用於三維空間。通過讓所有機器人監聽其他機器人之間的通訊,可以獲得更多的測距信息,提高定位精度。 總之,將所提出的方法擴展到三維空間需要對狀態表示、測量模型和濾波器設計進行修改,並結合其他傳感器信息來實現完整的姿態估計。

在存在障礙物或非視距 (NLOS) 測量的情況下,如何確保定位的魯棒性和準確性?

在存在障礙物或非視距 (NLOS) 測量的情況下,UWB 測距容易出現誤差,影響定位的魯棒性和準確性。以下是一些應對方法: NLOS 識別與抑制: 可以使用一些方法來識別和抑制 NLOS 測量,例如: 基於信號特徵的方法: NLOS 測量通常具有較大的接收信號強度變化和延遲擴展。 基於環境信息的方法: 如果已知環境地圖,可以判斷測量路徑上是否存在障礙物。 基於機器學習的方法: 可以使用機器學習算法來學習 NLOS 測量的特徵,並進行識別。 多傳感器融合: 結合其他傳感器信息,例如: IMU: IMU 可以提供機器人的運動信息,彌補 UWB 測距在 NLOS 環境下的不足。 相機: 相機可以提供環境的視覺信息,幫助識別障礙物和 NLOS 測量。 魯棒性估計算法: 使用對異常值具有魯棒性的估計算法,例如: 基於最小二乘法的變種: 例如,使用迭代加權最小二乘法 (IRLS) 降低異常值的權重。 基於集合理論的估計方法: 例如,使用隨機抽樣一致性 (RANSAC) 算法從數據集中剔除異常值。 通過結合以上方法,可以有效提高定位系統在複雜環境下的魯棒性和準確性。

被動式 UWB 技術的應用能否促進其他領域的發展,例如室內定位和人員追蹤?

是的,被動式 UWB 技術在室內定位和人員追蹤等領域具有廣闊的應用前景,並能促進這些領域的發展: 室內定位: 高精度定位: UWB 技術可以實現厘米級的定位精度,滿足室內定位對高精度的需求。 抗干擾能力強: UWB 信号具有很寬的带宽,抗多徑效應和電磁干擾能力強,適用於複雜的室內環境。 被動式 UWB 無需額外部署: 被動式 UWB 可以利用現有的 UWB 基礎設施,無需額外部署,降低了成本和複雜度。 應用場景: 例如,可以使用被動式 UWB 技術實現倉庫機器人、AGV 小車的精準定位,以及室內導航等應用。 人員追蹤: 精確的人員位置信息: 被動式 UWB 可以提供精確的人員位置信息,即使在人員密集的環境中也能保持良好的追蹤效果。 低功耗: 被動式 UWB 標籤的功耗很低,可以延長電池使用壽命。 應用場景: 例如,可以使用被動式 UWB 技術實現工廠工人的安全監控、醫院病人的位置追蹤、以及養老院老人防走失等應用。 總之,被動式 UWB 技術具有高精度、抗干擾能力強、低功耗等優點,在室內定位和人員追蹤等領域具有廣闊的應用前景,並能促進這些領域的發展,推動更多創新應用的出現。
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