An Ultrasonic and Vision-Based Relative Positioning Sensor for Multirobot Localization
Notice bibliographique
Résumé
This paper proposes a novel 3D sensor node to establish relative measurements within a robot network. The developed sensor nodes employ ultrasonic-based range measurement and infrared-based bearing measurement for spatial localization of robots. The sensor is low power, lightweight, low cost, and designed to be applicable across many robotic platforms, including microaerial vehicles. The proposed sensor design requires only two robots to perform relative measurements of each other and achieves a measurement accuracy of 0.96-cm Root-Mean-Square Error (RMSE) for range and 0.3° RMSE for bearing. The sensor nodes are scalable and can be configured using either Star or Mesh protocols with a maximum of 10-Hz update rates over a detection range of 9 m. The correspondence issue of having multiple robots is resolved using time division multiple access methods where different time slots are used by each sensor node. These features are verified by multiple experimental evaluations on a multirobot team with both ground and aerial agents. The proposed approach allows multirobot localization in scenarios where supportive positioning services such as GPS are unavailable. As a result, even basic robots, which lack powerful simultaneous localization and mapping capabilities, will be capable of autonomous navigation by accessing the positional information provided by the sensor network.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».