传统算法“卡脖子”!哈工大深圳团队突破多机器人定位难题
10月17日,记者从哈尔滨工业大学(深圳)获悉,该校智能学部智能科学与工程学院梅杰教授团队成功融合机器人间的角度观测数据与自身位移测量信息,在强噪声环境中达成了高精度的多机器人相对定位。相关研究成果已发表于《国际机器人研究杂志》。
多机器人协同作业的核心依赖于实时获取相对位姿信息,例如无人机编队飞行时,各无人机需实时掌握邻近个体的空间坐标,以维持预设队形。但传统定位算法受测量噪声制约,在定位精度与实时性之间难以兼顾。
针对这一瓶颈,团队创新性地提出一种线性相对定位算法,其核心思路是融合机器人间的角度观测与自身位移数据,显著减少了定位过程的计算负荷。为突破噪声环境下的精度限制,团队进一步将时间窗口内的协同定位问题转化为最大后验估计(MAP)框架,并结合线性相对定位算法,攻克了MAP求解中的初始值估计与先验概率密度估计两大难题。
在解决初始值估计问题时,团队将原线性计算流程重新构建为流形上的加权总体最小二乘问题,以此估计结果作为MAP求解的初始输入。而在先验概率密度估计方面,即初始时刻机器人间相对位姿的估计及置信度问题,团队创新设计了神经网络概率密度估计器,通过学习初始时刻的相对位姿先验分布,突破了传统方法难以处理高维先验概率密度估计的局限。
此外,团队还引入边缘化机制,有效避免了MAP求解过程中的维度爆炸问题。经仿真模拟与无人机集群实物实验验证,所提算法的有效性得到充分证实。
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