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Distributed Multi-Robot Active-Sensing of a Diffusive Source
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PRE
AI
DOI：10.1109/LRA.2025.3606376.png)
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摘要
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本论文研究了协调一组移动机器人分布式估计扩散模型参数的问题，该模型生成一个时变空间场。我们假设每个机器人能够测量环境中连续释放物质的局部浓度，并基于扩展信息共识滤波器（E-ICF）及其遗忘因子提出了一种分布式估计策略。随后，我们开发了一种去中心化的在线运动策略，旨在最小化基于Gram矩阵的信息度量，以提升E-ICF的收敛性。额外约束（包括避碰约束）被整合为控制障碍函数（CBFs），并在二次规划（QP）中实现。最后，我们通过统计比较与三种基线方法进行对比，展示了所提方法在多种模拟场景中的性能提升，同时报告了使用四旋翼飞行器进行的实验结果，以验证该方法的实际可实施性及其在线生成避碰且信息丰富的运动的有效性。
Keyword:
Multi-robot systems
distributed robot systems
active-sensing
gramian
期刊
I
IF:
5.3
论文数:
1.9K
被引数:
3.9W
机构
引用论文
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