Resumen

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 cubature 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 medida 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 síncrona totalmente 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 sobreconfidentes. El rendimiento del método propuesto se compara con varios enfoques de localización de múltiples robots. Los resultados de simulación y experimentación demuestran que el algoritmo propuesto supera a los algoritmos de localización de un solo robot y logra aproximadamente la misma precisión de estimación que el enfoque de localización cooperativa centralizada, pero con un menor costo computacional y comunicativo.

• Materias:Detección de obstáculos Tecnología de exoesqueleto Función de control Lyapunov Recolector de energía Servicio robótico
• Subjects:Obstacle detection Exoskeleton technology Lyapunov control function Energy harvester Robotic Service
• Palabras claves:Algoritmo; Localización cooperativa; Sistemas multirobot; Estimación de la pose; Split-CI; Descentralizado
• Keywords:Algorithm; Cooperative localization; Multirobot systems; Pose estimation; Split-CI; Decentralized