Ultra-wideband (UWB) localization methods have emerged as a cost-effective and accurate solution for GNSS-denied environments. There is a significant amount of previous research in terms of resilience of UWB ranging, with non-line-of-sight and multipath detection methods. However, little attention has been paid to resilience against disturbances in relative localization systems involving multiple nodes. This paper presents an approach to detecting range anomalies in UWB ranging measurements from the perspective of multi-robot cooperative localization. We introduce an approach to exploiting redundancy for relative localization in multi-robot systems, where the position of each node is calculated using different subsets of available data. This enables us to effectively identify nodes that present ranging anomalies and eliminate their effect within the cooperative localization scheme. We analyze anomalies created by timing errors in the ranging process, e.g., owing to malfunctioning hardware. However, our method is generic and can be extended to other types of ranging anomalies. Our approach results in a more resilient cooperative localization framework with a negligible impact in terms of the computational workload.


翻译:超宽带(UWB)定位方法已成为GNSS受限环境中一种经济且精确的解决方案。针对非视距和多径检测方法,已有大量关于UWB测距鲁棒性的研究。然而,对于涉及多个节点的相对定位系统中干扰鲁棒性的关注却很少。本文从多机器人协同定位的角度提出一种检测UWB测距异常的方法。我们引入了一种在多机器人系统中利用冗余进行相对定位的方法,其中每个节点的位置通过不同可用数据子集计算得出。这使得我们能够有效识别存在测距异常的节点,并在协同定位方案中消除其影响。我们分析了由测距过程中的时间误差(例如硬件故障所致)产生的异常。然而,我们的方法具有通用性,可扩展至其他类型的测距异常。所提方法构建了更具鲁棒性的协同定位框架,且对计算负载的影响可忽略不计。

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
61+阅读 · 2020年3月19日
Multi-Task Learning的几篇综述文章
深度学习自然语言处理
15+阅读 · 2020年6月15日
ICRA 2019 论文速览 | 基于Deep Learning 的SLAM
计算机视觉life
41+阅读 · 2019年7月22日
ICRA 2019 论文速览 | 传统SLAM、三维视觉算法进展
计算机视觉life
50+阅读 · 2019年7月16日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
VIP会员
最新内容
《无人机对海面作战影响评估》
专知会员服务
11+阅读 · 7月21日
印度精确打击与指挥架构的断层
专知会员服务
6+阅读 · 7月20日
美空军AI完成F-16战斗机自主空战历史性试飞
专知会员服务
6+阅读 · 7月20日
深入Project Maven:为何人工智能在战场上依然失灵
锻造未来士兵:外骨骼、基因工程与赛博格
专知会员服务
8+阅读 · 7月19日
相关VIP内容
专知会员服务
61+阅读 · 2020年3月19日
相关资讯
Multi-Task Learning的几篇综述文章
深度学习自然语言处理
15+阅读 · 2020年6月15日
ICRA 2019 论文速览 | 基于Deep Learning 的SLAM
计算机视觉life
41+阅读 · 2019年7月22日
ICRA 2019 论文速览 | 传统SLAM、三维视觉算法进展
计算机视觉life
50+阅读 · 2019年7月16日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员