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Collaborative Visual Localization for Modular Self-Reconfigurable Robots
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AI
DOI：10.1002/aisy.202501291.png)
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摘要
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相对定位对于模块化自重构机器人（MSRRs）而言仍是一个重大挑战，特别是由于它们的高集成度和有限的机载硬件，这常导致视野受限、传感器故障和间歇性观测。为应对MSRR系统中的这些常见问题，本文提出了一种基于视觉的协同定位方法，该方法通过硬件-软件协同设计框架开发，并在SnailBot平台上实现和测试。每个模块单元配备一个单目摄像头和一个轻量级处理单元，同时在球形壳体上分布多个ArUco标记阵列，以支持嵌入式视觉感知并促进不同视角下的相对位姿估计。在算法层面，我们引入了一种基于学习的协同定位方法，该方法包含容错机制和实时异常检测，旨在减轻传感器故障和偶发感知丢失的影响。该方法设计用于处理间歇且异步的视觉观测，允许在不依赖连续测量的情况下进行状态重计算和模块间对齐。在实验中，所提出的方法在多个故障和遮挡场景下（包括在非结构化环境中部署和评估的户外测试）表现出令人鼓舞的精度、鲁棒性和一致性。这些结果表明其作为支持MSRR应用中感知与自重构的实用解决方案的潜力。
Keyword:
collaborative localization
modular self-reconfigurable robots
multi-robot systems
AI总结
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期刊
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机构
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