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Robust Multi-robot Object Localization Using Fuzzy Logic

机译:基于模糊逻辑的鲁棒多机器人目标定位

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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:对象的协作定位是多机器人系统中的一项重要挑战。我们提出了一种解决此问题的新方法,在该方法中,我们将每个机器人视为共享有关对象位置的不可靠信息的专家。然后,使用模糊逻辑技术将不同机器人提供的信息进行组合,以使机器人之间达成共识。这与大多数当前的概率技术形成对比,后者将来自不同机器人的信息进行平均以获得折衷,从而在信息不可靠时会引发众所周知的问题。另外,我们的方法不假定机器人具有准确的自我定位。取而代之的是,将感应机器人的姿势不确定性传播到对象位置估计值。我们介绍了在Sony AIBO机器人团队中获得的实验结果,我们在其中共享有关RoboCup域中球的位置的信息。

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