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Decentralized Cooperative Localization with Fault Detection and Isolation in Robot Teams

机译:机器人团队中具有故障检测和隔离功能的分散式协作本地化

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摘要

Robot localization, particularly multirobot localization, is an important task for multirobot teams. In this paper, a decentralized cooperative localization (DCL) algorithm with fault detection and isolation is proposed to estimate the positions of robots in mobile robot teams. To calculate the interestimate correlations in a distributed manner, the split covariance intersection filter (SCIF) is applied in the algorithm. Based on the split covariance intersection filter cooperative localization (SCIFCL) algorithm, we adopt fault detection and isolation (FDI) to improve the robustness and accuracy of the DCL results. In the proposed algorithm, the signature matrix of the original FDI algorithm is modified for application to DCL. A simulation-based comparative study is conducted to demonstrate the effectiveness of the proposed algorithm.
机译:机器人本地化,尤其是多机器人本地化,是多机器人团队的一项重要任务。提出了一种具有故障检测和隔离功能的分散合作定位算法,用于估计移动机器人团队中机器人的位置。为了以分布式方式计算兴趣相关性,在算法中应用了分裂协方差相交滤波器(SCIF)。基于分裂协方差相交滤波器协同定位(SCIFCL)算法,我们采用故障检测与隔离(FDI)来提高DCL结果的鲁棒性和准确性。在提出的算法中,对原始FDI算法的签名矩阵进行了修改,以应用于DCL。进行了基于仿真的比较研究,以证明所提出算法的有效性。

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