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Robust Multi-robot Object Localization Using Fuzzy Logic

机译:使用模糊逻辑的强大的多机器人对象本地化

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摘要

Cooperative localization of objects is an important challenge in multi-robot systems. We propose a new approach to this problem where we see each robot as an expert which shares unreliable information about object locations. The information provided by different robots is then combined using fuzzy logic techniques, in order to reach a consensus between the robots. This contrasts with most current probabilistic techniques, which average information from different robots in order to obtain a tradeoff, and can thus incur well-known problems when information is unreliable. In addition, our approach does not assume that the robots have accurate self-localization. Instead, uncertainty in the pose of the sensing robot is propagated to object position estimates. We present experimental results obtained on a team of Sony AIBO robots, where we share information about the location of the ball in the RoboCup domain.
机译:物体的合作本地化是多机器人系统中的一个重要挑战。我们提出了一种新的方法,在此问题的位置,我们将每个机器人视为与对象位置的不可靠信息共享的专家。然后使用模糊逻辑技术组合不同机器人提供的信息,以达到机器人之间的共识。这与大多数当前的概率技术形成鲜明对比,其中来自不同机器人的平均信息以获得权衡,因此当信息不可靠时,可以产生众所周知的问题。此外,我们的方法并不认为机器人具有准确的自定位。相反,传感机器人的姿势中的不确定性被传播到对象位置估计。我们呈现在索尼AIBO机器人团队上获得的实验结果,在那里我们在ROBOCUP域中分享有关球的位置的信息。

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