不完全量测与通信局限下的多机器人协作实时SLAM一致性分析研究

结题报告

项目介绍

AI项目解读

基本信息

批准号：
61305134
项目类别：
青年科学基金项目
资助金额：
24.0万
负责人：
蔡云飞
依托单位：
南京理工大学
学科分类：
F0309.机器人学与智能系统
结题年份：
2016
批准年份：
2013
项目状态：
已结题
起止时间：
2014-01-01 至2016-12-31

项目参与者：
郭剑辉；叶巧林；朱健声；王琼；诸葛程晨；刘家银；刘凡；丁雨华；
关键词：
通信局限不完全量测一致性多机器人协作同时定位与地图创建

项目摘要

Multi-robots cooperative online simultaneous localization and mapping（SLAM） technology can solve single robot online SLAM positioning error accumulated problems and landmarks data association problems. The dependency of a large number of sensors is reduced and the reliability of the system is improved. But at the same time some problems are coming: such as individual intermittent observations, information locality, diversity and lag with communication limitations. The inconsistency of information and control caused by information becomes a bottleneck of the constraints of multi-robots cooperative online SLAM technology development and application. The subject, on the basis of the project team pre-study, on the target of practical engineering applications, focuses on: individual information consistency problem with intermittent observations, individual information consistency problem with communication limitations, control behavior consistency problem of multi-robots cooperation, map consistency problem of multi-robots online mapping. The consistency evaluation criteria will be established on the basis of above research in multi-robots cooperative online SLAM. The project is applicable to other multi-robots cooperative technology, and will further improve and enrich multi-robots cooperative theory. The research results will be applied to multi-robots reconnaissance system under conditions of urban anti-terrorist and special reconnaissance operations.

多机器人协作实时同时定位与地图创建（SLAM）技术可以解决单机器人实时SLAM的自身定位误差累积问题和路标数据关联问题，并减少对大量传感器的依赖，提高系统的可靠性，但同时面临个体不完全量测和通信局限下的信息局部性、多样性和滞后性等问题。信息和信息引起的控制的不一致性成为制约多机器人协作实时SLAM技术发展和应用的瓶颈问题。本课题在项目组前期的研究基础上，以实际工程应用为目标，重点研究：不完全量测下的个体信息一致性问题，通信局限下的个体信息一致性问题，机器人协作行为执行的一致性问题，多机器人实时建图的地图一致性问题，并在此基础上建立多机器人协作实时SLAM的一致性性能评价准则。本项目研究结果适用于其他多机器人协作技术领域，将进一步完善和丰富多机器人协作理论，研究结果将应用于城市反恐和特种侦察作战条件下多机器人侦察系统。

结项摘要

针对多机器人协作过程中的不完全量测下的个体信息一致性问题，通信局限下的个体信息一致性问题，机器人协作行为执行的一致性问题和多机器人实时建图的地图一致性问题展开研究，构建了多机器人协作样机系统，搭建了分布式多机器人通信架构；设计了松耦合的面向服务多机器人异步协作体系架构，用于解决多异构机器人信息编码及共享传输问题；将协作行为的一致性问题推广到多传感器的一致性问题，设计了同步信息处理的多多线激光雷达数据处理技术，用于无人车辆的障碍检测；设计了同步信息处理的多单线雷达测量技术，用于公安部车辆外轮廓尺寸检测；通过研究基于地图匹配的栅格SLAM方法，避免了多机器人由于航迹推算累计误差导致的地图不一致问题。基于本项目的研究成果已经成功应用于多项装备预先研究原型样机和民用产品，并在陆军部主办的“跨越险阻2016”无人平台挑战赛中获得A组第三，C组第三的好成绩。研究成果为后续地面多无人平台协同作战技术提供了研究基础和工程经验。