論文の概要: A Robot Web for Distributed Many-Device Localisation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.03314v1
- Date: Mon, 7 Feb 2022 16:00:25 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-02-08 17:49:57.295483
- Title: A Robot Web for Distributed Many-Device Localisation
- Title（参考訳）: 分散多デバイスローカライズのためのロボットweb
- Authors: Riku Murai, Joseph Ortiz, Sajad Saeedi, Paul H.J. Kelly, and Andrew J.
Davison
- Abstract要約: ロボットの分散ネットワークは、効率的なアドホックピアからピアコミュニケーションを通じて、グローバルなローカライズに協力できることを示す。
任意のパターンで対話する最大1000個のロボットによるシミュレーションにおいて、我々の解は非線形因子グラフ解法と同じくらいの精度でグローバルに精度を達成できることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.202373058878685
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We show that a distributed network of robots or other devices which make
measurements of each other can collaborate to globally localise via efficient
ad-hoc peer to peer communication. Our Robot Web solution is based on Gaussian
Belief Propagation on the fundamental non-linear factor graph describing the
probabilistic structure of all of the observations robots make internally or of
each other, and is flexible for any type of robot, motion or sensor. We define
a simple and efficient communication protocol which can be implemented by the
publishing and reading of web pages or other asynchronous communication
technologies. We show in simulations with up to 1000 robots interacting in
arbitrary patterns that our solution convergently achieves global accuracy as
accurate as a centralised non-linear factor graph solver while operating with
high distributed efficiency of computation and communication. Via the use of
robust factors in GBP, our method is tolerant to a high percentage of faults in
sensor measurements or dropped communication packets.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,相互に計測を行うロボットなどのデバイスによる分散ネットワークが協調して,効率的なピアツーピア通信を通じてグローバルにローカライズできることを実証する。
我々のロボットウェブソリューションは、ガウシアン・リーフ・プロパゲーションに基づいて、全ての観測ロボットの確率構造を記述した基本的な非線形因子グラフに基づいており、あらゆる種類のロボット、動き、センサーに対して柔軟である。
我々は,Webページなどの非同期通信技術を公開することで実装可能な,シンプルで効率的な通信プロトコルを定義する。
我々は,1000台までのロボットが任意のパターンで対話するシミュレーションにおいて,分散計算と通信の効率を高く保ちながら,集中型非線形因子グラフソルバと同じ精度で大域的精度を達成することを示す。
gbpにおけるロバストな因子を用いることで,センサ測定や通信パケットの落下において高い障害率に耐性を示す。
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