Pseudo-linear measurement approach for heterogeneous multi-robot relative localization
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of relative localization (RL) is to locate and track one or more robots in another moving robot body-fixed coordinate frame using relative range and/or bearing measurements. Most available RL methods assume known initial conditions at the first encounter of an arbitrary robot, and the tracking is then followed using an extended Kalman filter (EKF). In case of poor filter initialization, these EKF based methods sometimes cause instability or demand longer settling time. To overcome this issue, this paper proposes a pseudo-linear measurement (PM) based technique for RL where true nonlinear measurements are algebraically transformed into PM. The proposed RL scheme is tested in Monte Carlo simulations for a heterogeneous multi-robot system comprising both aerial and ground robots. Results demonstrate that the proposed method performs RL with 5~10 cm positional accuracy and 0.075~0.1 rad orientational accuracy. The performance of the PM based RL is then compared against traditional EKF based methods with unknown filter initialization. The results demonstrate that the proposed method able to achieve both the positional and orientational accuracy within 12 iterations, whereas the traditional methods requires more than 250 iterations to achieve the same accuracy. The experiment validation of the proposed method was performed and results are congruent with the simulations.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle