論文の概要: Angle-based Localization and Rigidity Maintenance Control for Multi-Robot Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.11754v1
- Date: Mon, 13 Apr 2026 17:28:08 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-04-14 20:13:16.718842
- Title: Angle-based Localization and Rigidity Maintenance Control for Multi-Robot Networks
- Title(参考訳): マルチロボットネットワークにおけるアングル型局所化と剛性維持制御
- Authors: J. Francisco Presenza, Leonardo J. Colombo, Juan I. Giribet, Ignacio Mas,
- Abstract要約: センサ制約下でのマルチロボットネットワークの角度に基づく位置決めと剛性維持制御について検討する。
ミッション固有のコマンドを実行できる分散勾配制御器を提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.20999222360659606
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In this work, we study angle-based localization and rigidity maintenance control for multi-robot networks under sensing constraints. We establish the first equivalence between angle rigidity and bearing rigidity considering \textit{directed} sensing graphs and \textit{body-frame} bearing measurements in both $2$ and $3$-\textit{dimensional space}. In particular, we demonstrate that a framework in $\mathrm{SE}(d)$ is infinitesimally bearing rigid if and only if it is infinitesimally angle rigid and each robot obtains at least $d-1$ bearing measurements ($d \in \{2, 3\}$). Building on these findings, this paper proposes a distributed angle-based localization scheme and establishes local exponential stability under switching sensing graphs, requiring only infinitesimal angle rigidity across the visited topologies. Then, since angle rigidity strongly depends on the robots' spatial configuration, we investigate rigidity maintenance control. The \textit{angle rigidity eigenvalue} is presented as a metric for the degree of rigidity. A decentralized gradient-based controller capable of executing mission-specific commands while maintaining a sufficient level of angle rigidity is proposed. Simulations were conducted to evaluate the scheme's effectiveness and practicality.
- Abstract(参考訳): 本研究では,センサ制約下でのマルチロボットネットワークの角度に基づく局所化と剛性維持制御について検討する。
本研究では, 角剛性と軸受剛性との間の最初の等価性を確立する。
特に、$\mathrm{SE}(d)$ のフレームワークが無限に剛性を持つことは、それが無限に剛性であり、各ロボットが少なくとも$d-1$ のベアリング値(d \in \{2, 3\}$)を得る場合に限る。
そこで本研究では, センサグラフの切換えによる局所指数安定性の確立を図り, 訪問した位相の無限小角度剛性しか必要とせず, 分散角度に基づく局所的局所化手法を提案する。
そして,ロボットの空間構成に強く依存するため,剛性維持制御について検討する。
\textit{angle rigidity eigenvalue} は剛性の度合いの計量として表される。
十分な角度剛性を維持しつつ、ミッション固有のコマンドを実行できる分散勾配制御器を提案する。
提案手法の有効性と実用性を評価するためにシミュレーションを行った。
関連論文リスト
- KitchenTwin: Semantically and Geometrically Grounded 3D Kitchen Digital Twins [11.881796071022157]
身体的なAIトレーニングと評価には、正確なメートル法とセマンティックグラウンドを備えたオブジェクト中心のデジタルツインが必要である。
近年のトランスフォーマーによるフィードフォワード再構成手法は, 粗いモノクロビデオから大域点雲を効率的に予測できる。
このミスマッチは、これらの次元のないクラウド予測と局所的に再構成されたオブジェクトメッシュとの信頼性の高い融合を防ぐ。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-03-25T18:03:45Z) - GAPG: Geometry Aware Push-Grasping Synergy for Goal-Oriented Manipulation in Clutter [27.71481975135778]
乱雑な環境では、シングルステップの把握が不十分であることが多い。
従来の作業は、把握可能な空間を作るための補助的なアクションとしてプッシュを導入してきた。
我々は,グリップとプッシュ評価を統合するために,幾何対応のプッシュグラス・シナジー・フレームワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-03-22T12:30:44Z) - SpatialFly: Geometry-Guided Representation Alignment for UAV Vision-and-Language Navigation in Urban Environments [49.966170814478915]
UAV VLNのための幾何学誘導空間表現フレームワークを提案する。
明示的な3次元再構成を伴わないRGB観測において、SpatialFlyは幾何学誘導2次元表示アライメント機構を導入する。
実験結果から、SpatialFlyは現状のUAV VLNベースラインを目に見える環境と見えない環境の両方で一貫して上回っていることが明らかとなった。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-03-22T03:56:58Z) - Robot-DIFT: Distilling Diffusion Features for Geometrically Consistent Visuomotor Control [31.523644271297616]
一般化可能なロボット操作における重要なボトルネックは、現在の視覚的バックボーンと閉ループ制御の物理的要求との間の構造的ミスマッチである。
我々は,マニフォールド蒸留による推論プロセスから幾何学的情報ソースを分離するフレームワークであるRobot-DIFTを提案する。
凍結拡散教師を決定論的空間意味的特徴ピラミッドネットワーク(S2-FPN)に蒸留することにより、時間的安定性、リアルタイム実行、ドリフトに対する堅牢性を確保しつつ、生成モデルの豊富な幾何学的先行性を維持できる。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-02-12T13:30:24Z) - Geometric Stability: The Missing Axis of Representations [0.0]
我々は$geometric$ $stabilityを導入し、摂動下での表現幾何学の信頼性を定量化する。
7つの領域における2,463以上の構成から、安定性と類似性は実証的に非相関性を示す。
安全監視のため、安定性は機能的な幾何学的カナリアとして機能し、CKAよりも2ドル近い速度で構造的なドリフトを検出する。
モデル選択においては、安定性は転送可能性から解離し、転送最適化が生じる幾何学的税制を明らかにする。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-01-14T05:15:22Z) - Disentangled Representation Learning with the Gromov-Monge Gap [65.73194652234848]
乱れのないデータから歪んだ表現を学習することは、機械学習における根本的な課題である。
本稿では,2次最適輸送に基づく非交叉表現学習手法を提案する。
提案手法の有効性を4つの標準ベンチマークで示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-10T16:51:32Z) - Vanishing Point Estimation in Uncalibrated Images with Prior Gravity
Direction [82.72686460985297]
我々はマンハッタンのフレームを推定する問題に取り組む。
2つの新しい2行解法が導出され、そのうちの1つは既存の解法に影響を与える特異点に悩まされない。
また、局所最適化の性能を高めるために、任意の行で実行される新しい最小でないメソッドを設計する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-21T13:03:25Z) - On Robust Cross-View Consistency in Self-Supervised Monocular Depth Estimation [56.97699793236174]
本論文では,2種類の堅牢なクロスビュー整合性について検討する。
深度特徴空間と3次元ボクセル空間の時間的コヒーレンスを自己教師付き単眼深度推定に利用した。
いくつかのアウトドアベンチマークの実験結果から,本手法は最先端技術より優れていることが示された。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-09-19T03:46:13Z) - From Planes to Corners: Multi-Purpose Primitive Detection in Unorganized
3D Point Clouds [59.98665358527686]
直交平面の分割自由結合推定法を提案する。
このような統合されたシーン探索は、セマンティックプレーンの検出や局所的およびグローバルなスキャンアライメントといった、多目的のアプリケーションを可能にする。
本実験は,壁面検出から6次元トラッキングに至るまで,様々なシナリオにおいて,我々のアプローチの有効性を実証するものである。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-01-21T06:51:47Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。