論文の概要: Multi-Robot Relative Pose Estimation in SE(2) with Observability Analysis: A Comparison of Extended Kalman Filtering and Robust Pose Graph Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.15313v2
• Date: Tue, 30 Jan 2024 01:17:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-31 11:50:19.692655
• Title: Multi-Robot Relative Pose Estimation in SE(2) with Observability Analysis: A Comparison of Extended Kalman Filtering and Robust Pose Graph Optimization
• Title（参考訳）: 可観測性解析によるse(2)におけるマルチロボット相対ポーズ推定:拡張カルマンフィルタとロバストポーズグラフ最適化の比較
• Authors: Kihoon Shin, Hyunjae Sim, Seungwon Nam, Yonghee Kim, Jae Hu and Kwang-Ki K. Kim
• Abstract要約: 我々は、協調的な位置決めと相対的なポーズ推定の可観測性分析に焦点をあてて、マルチロボットの局所化問題を考察する。 ROS/Gazeboシミュレーションでは,拡張カルマンフィルタ (EKF) とポーズグラフ最適化 (PGO) を比較検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0485739694839669
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: In this paper, we consider multi-robot localization problems with focus on cooperative localization and observability analysis of relative pose estimation. For cooperative localization, there is extra information available to each robot via communication network and message passing. If odometry data of a target robot can be transmitted to the ego-robot then the observability of their relative pose estimation can be achieved by range-only or bearing-only measurements provided both of their linear velocities are non-zero. If odometry data of a target robot is not directly transmitted but estimated by the ego-robot then there must be both range and bearing measurements to guarantee the observability of relative pose estimation. For ROS/Gazebo simulations, we consider four different sensing and communication structures in which extended Kalman filtering (EKF) and pose graph optimization (PGO) estimation with different robust loss functions (filtering and smoothing with different batch sizes of sliding window) are compared in terms of estimation accuracy. For hardware experiments, two Turtlebot3 equipped with UWB modules are used for real-world inter-robot relative pose estimation, in which both EKF and PGO are applied and compared.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,協調的局所化と相対的ポーズ推定の可観測性分析に着目したマルチロボットの局所化問題を考察する。 協調的ローカライゼーションには、通信ネットワークとメッセージパッシングを介して各ロボットに追加情報を提供する。 対象ロボットの計測データをエゴロボットに送信できる場合、両方の直線速度がゼロでない場合に、その相対的なポーズ推定の可観測性はレンジのみまたはベアリングのみの測定により達成できる。 対象ロボットのオドメトリデータが直接伝達されるのではなく、ego-robotによって推定される場合、相対的なポーズ推定の可観測性を保証するために、範囲と軸受の測定値の両方が必要である。 ROS/Gazebo シミュレーションでは,拡張カルマンフィルタ (EKF) とポーズグラフ最適化 (PGO) を異なるロバストな損失関数(スライディングウィンドウのバッチサイズが異なるフィルタリングと平滑化)で推定する4つの異なるセンシング・通信構造を推定精度で比較する。 ハードウェア実験では、実世界のロボット間相対ポーズ推定にUWBモジュールを備えた2つのTurtlebot3を使用し、EKFとPGOの両方を適用して比較する。

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