論文の概要: Distributed Visual-Inertial Cooperative Localization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.12770v1
• Date: Tue, 23 Mar 2021 18:12:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-25 13:51:26.752958
• Title: Distributed Visual-Inertial Cooperative Localization
• Title（参考訳）: 分散ビジュアル・慣性協調ローカライズ
• Authors: Pengxiang Zhu, Patrick Geneva, Wei Ren, and Guoquan Huang
• Abstract要約: マルチロボット協調ローカリゼーション(CL)のための一貫性のある分散状態推定器を提案する。 特に、共分散交叉(CI)を活用して、各ロボットが自身の状態と自己共分散だけを追跡できるようにする。 提案した分散CL推定器は,シミュレーションと実世界の実験の両方において,非実時間集中型に対して有効である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.49338004445954
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper we present a consistent and distributed state estimator for multi-robot cooperative localization (CL) which efficiently fuses environmental features and loop-closure constraints across time and robots. In particular, we leverage covariance intersection (CI) to allow each robot to only track its own state and autocovariance and compensate for the unknown correlations between robots. Two novel different methods for utilizing common environmental temporal SLAM features are introduced and evaluated in terms of accuracy and efficiency. Moreover, we adapt CI to enable drift-free estimation through the use of loop-closure measurement constraints to other robots' historical poses without a significant increase in computational cost. The proposed distributed CL estimator is validated against its naive non-realtime centralized counterpart extensively in both simulations and real-world experiments.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,時間とロボットにまたがる環境特性とループクロージャ制約を効率的に融合するマルチロボット協調ローカライゼーション(cl)のための一貫性と分散状態推定器を提案する。 特に,共分散交叉(covariance intersection,ci)を利用して,各ロボットが自己状態と自己共分散のみを追跡し,ロボット間の未知の相関を補償する。 一般的な環境SLAMの特徴を利用するための2つの新しい手法を導入し、精度と効率の点で評価した。 さらに,計算コストを大幅に増加させることなく,ループクロージャ測定制約を他のロボットの歴史的なポーズに適用することにより,ドリフトフリーな推定を可能にする。 提案した分散CL推定器は,シミュレーションと実世界の実験の両方において,非実時間集中型に対して有効である。

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