Este estudio propone el uso de un algoritmo de intersección de covarianza dividida (Split-CI) para la localización cooperativa descentralizada de múltiples robots. En el método propuesto, cada robot mantiene un filtro de Kalman de cubatura local para estimar su propia posición en un marco de coordenadas predefinido. Cuando un robot recibe información de posición de robots vecinos, emplea un enfoque basado en Split-CI para fusionar esta medición recibida con su creencia local. Las complejidades computacionales y comunicativas del algoritmo propuesto aumentan linealmente con el número de robots en los sistemas de múltiples robots (MRS). El método propuesto no requiere canales de comunicación síncronos completamente conectados entre robots; de hecho, es aplicable para MRS con redes de comunicación asíncronas y parcialmente conectadas. El error de estimación de posición del método propuesto está acotado. Dado que el método propuesto es capaz de manejar la información independiente e interdependiente de las estimaciones por separado, no genera estimaciones de estado con exceso
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