移动机器人的精确位置信息对于导航和任务处理至关重要,尤其是对于多机器人系统(MRS),可以从该领域进行协作和收集有价值的数据。但是,在无法访问GPS信号(例如在环境控制,室内或地下环境中)的机器人发现很难单独使用其传感器找到。结果,机器人共享其本地信息以改善其本地化估计,使整个MRS团队受益。已经尝试使用无线电信号强度指标(RSSI)作为计算轴承信息的来源进行了几次尝试模拟基于多机器人的定位。我们还利用了通过系统中多个机器人的通信生成的无线网络,并旨在在动态环境中具有很高准确性和效率的定位代理,以共享信息融合以完善本地化估计。该估计器结构减少了一个测量相关性的来源,同时适当地纳入了其他相关性。本文提出了一个分散的多机器人协同定位系统(MRSL),以实现密集和动态的环境。每当从邻居那里收到新信息时,机器人都会更新其位置估计。当系统感觉到该地区其他机器人的存在时,它会交换位置估计并将接收到的数据合并以提高其本地化精度。我们的方法使用基于贝叶斯规则的集成,该集成已证明在计算上是有效的,适用于异步机器人通信。我们已经使用数量不同的机器人进行了广泛的仿真实验,以分析算法。 MRSL与RSSI的本地化准确性优于文献中的其他算法,对未来发展有很大的希望。
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在室内和GPS拒绝环境中的无线移动设备或机器人的本地化是一个难题,特别是在传统摄像机和基于LIDAR的替代感测和本地化模式可能失败的动态场景中。我们提出了一种用于估计移动机器人的位置与在环境中部署的静态无线传感器节点(WSN)相关的方法。该方法采用新的粒子滤波器,其使用在到达方向(DOA)估计的高斯概率与移动机器人的移动模型结合使用的高斯概率来更新其权重。通过广泛的模拟和公共现实世界测量数据集,在准确性和计算效率方面评估和验证所提出的方法,与标准的最先进的本地化方法相比。结果显示了通过高计算效率平衡的高仪表级定位精度,使其能够在线使用,而无需为基于典型指纹的定位算法中的专用离线阶段使用。
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多个代理的分布式任务分配引发了基本和新的控制理论和机器人问题。新的挑战是开发分布式算法,它动态地将任务分配给多个代理,而不是依赖于先前的分配信息。这项工作提出了一种基于消息到期的验证方法的多机器人任务管理的分布式方法。我们的方法通过使用基于距离和时间戳的测量来处理分布式多机器人系统中的断开引起的冲突,以验证每个机器人的任务分配。机器人模拟器平台中的仿真实验已经验证了所提出的方法的有效性。
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群机器人执行觅食任务的适用性受其紧凑的尺寸和成本的启发。需要相当大量的能量来执行这些任务,特别是如果任务是连续和/或重复的。现实世界的情况,其中机器人在保持活力(生存能力)时连续执行任务,并最大限度地提高生产(性能)需要能量意识。本文提出了一种能够有意识的分布式任务分配算法来解决连续任务(例如,无限觅食),用于合作机器人以实现高效的任务。当食物返回收集箱时,我们将效率视为机器人在勘探和收集期间消耗的能量的函数。最后,所提出的节能算法最小化了充电站的总传输时间和在充电时消耗的时间消耗,最大化机器人的寿命,以执行最大的任务,以提高协作机器人的整体效率。我们对典型的贪婪基准战略(将最近的收藏箱分配给可用机器人的最近的收集箱并最大充电)效率和性能在各种方案中的效率和性能。拟议的方法显着提高了基线方法的性能和效率。
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自适应信息采样方法能够有效选择移动机器人的航点,可以获得可以获得物理过程的精确感测和映射,例如辐射或场强。本文分析了勘探和利用在环境过程的这种信息化空间采样中的作用。我们使用高斯过程来预测和估计利用置信度的预测,从而在勘探和剥削方面确定每个点的信息。具体地,我们使用高斯过程回归模型来对环境的Wi-Fi信号强度进行采样。对于信息功能的不同变体,我们广泛地分析和评估了通过单个机器人和多机器人设置中的两个不同初始轨迹的信息映射的有效性和效率。结果在基于采样目标选择适当的信息功能方面提供了有意义的见解。
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本文提出了一种框架来衡量重要的指标(吞吐量,延迟,分组重传,信号强度等)以确定机器人操作系统(ROS)中间件支持的移动机器人的Wi-Fi网络性能。我们通过室内环境中的实验设置分析了移动机器人的双向网络性能,其中移动机器人正在传送从相机和LIDAR扫描值的重要传感器数据,例如在它导航室内的指令站。通过从命令站接收的远程速度命令的环境。实验评估了2.4 GHz和5 GHz频道下的性能,并在每侧的接入点(AP)的不同放置,每侧最多两个网络设备。该框架可以概括为车辆网络评估,本研究的讨论和见解适用于现场机器人社区,无线网络在实现现实世界环境中的机器人任务成功方面发挥着关键作用。
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