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原创：董亚徽 一点人工一点智能
原文：举荐 – 综述 | 多机器人网络的分布式绝对定位算法
随着机器人、无人机、无人驾驶、边缘设施以及各种传感器技术的倒退，多机器人组成的网络在各种利用中具备微小的后劲。机器人通过沟通、察看和合作造成彼此的网络，这能够在摸索、救济、消防、运输和许多其余工作中施展重要作用。而机器人自主定位的能力则是实现这些工作的根底。因而，多机器人的精确定位问题引起了研究者们极大的趣味。
寰球导航卫星零碎（GNSS）近年来倒退迅速，呈现了 GPS、北斗、GLONASS 和伽利略等几个牢靠的零碎。GNSS 已被宽泛用于定位，并且能够给出机器人的相对地位。RTK（实时运动学）技术能够帮忙 GNSS 定位达到厘米级精度。这为主动驾驶和自主导航提供了很大的帮忙。然而，GNSS 在许多顽劣环境中变得不牢靠或不可用，例如室内、公开、外层空间和战场。绝对定位是利用机器人之间的测量来定位网络中机器人的另一种办法，无需来自内部的信息。绝对定位算法可分为集中式和分布式（或分散式）。
在集中式零碎中，所有机器人都将其数据报告给地方服务器。而后，地方服务器解决计算工作并将定位后果返回给所有机器人。在这种集中形式中，机器人在定位工作中表演传感器的角色，并没有充分利用它们的计算能力。此外，核心节点必须承当微小的计算和通信老本，并且容易产生提早，这对于实时性要求高的机器人来说是无奈达到要求的。
在分布式绝对定位中，每个机器人计算其绝对于相邻机器人的地位，并且群体中没有中心站。每个机器人只有本地信息或通过与相邻机器人通信取得的部分信息；通常，没有全局信息可用。请留神，分布式绝对定位算法不仅来自对集中式算法进行分区，而且通常须要额定的传感、通信、网络等设计。
起初，在没有全局定位信息可用的状况下，机器人的分布式绝对定位依赖于绝对察看。对机器人的察看能够分为两类：（1）机器人之间的察看和（2）对环境特色的察看。机器人之间的察看包含范畴、角度和其余能够预计绝对状态的测量值。环境测量信息包含提取环境特色点、预计环境地标的地位以及应用传感器（如摄像头和激光雷达）创立环境地图。
环境信息还能够在机器人之间产生察看后果。例如，能够应用现有地图或地标检测机器人间闭环。机器人感知和数据处理模块作为定位系统的前端，对分布式绝对定位框架中的通信和求解模块具备重要影响。
其次，在分布式绝对定位中，须要通过通信模块传输邻域的状态信息。每个机器人在网络中的察看范畴无限。每个机器人都须要与其相邻机器人通信以获取更多信息，从而合作定位本人。在这个过程中，机器人节点需与其相邻机器人通信，以便信息在网络中流动。高效的通信能够使机器人可能及时接管来自相邻机器人的信息更新，从而防止因数据包失落或通信提早而导致的谬误 [12]。
第三，分布式计算是多机器人网络中分布式绝对定位的外围局部。每个节点计算其与街坊的绝对地位，机器人须要同步其估计值，以便在网络中生成统一的绝对定位后果。这种提高通常波及状态流传和状态迭代。
因为上述起因，分布式绝对定位系统与集中式网络定位相比具备许多新的挑战。第一个挑战是有必要设计分布式和高效的通信协议。第二个挑战是每个节点都与其街坊构建一个部分图，这可能是稠密的。与密集网络相比，稠密网络中的可定位性很难满足。更重要的是，每个机器人必须在没有全局信息的状况下计算其坐标，并且是通过邻域通信和状态迭代来计算。分布式定位算法是机器人畛域的新兴研究课题。如何设计高精度、高效率、高鲁棒性的分布式绝对定位算法，依然是一个悬而未决的研究课题。因为定位算法设计与传感器测量信息严密耦合，因而咱们依据测量方法对本考察中的文献进行分类和探讨。具体来说，咱们将分布式绝对定位分为三类：基于间隔的定位、基于方位的定位和多重测量交融。在每种类型中，剖析了不同的算法和零碎设计。此外，咱们发现 SLAM 作为近年来新兴的研究课题，也波及大量的定位算法钻研。
本考察对分布式多机器人 SLAM 算法进行了钻研和剖析。本次考察还深刻探讨了分布式定位的关键问题，包含定位网络组织、通信、鲁棒性、以后钻研的挑战、将来趋势和试验平台。
据理解，这项工作是第一次对多机器人网络的分布式绝对定位算法进行彻底的考察。次要奉献如下：
· 本文总结了分布式多机器人网络绝对定位办法，并依据其设计办法和测量类型对各种办法进行了分类。具体介绍了每种类型的分布式绝对定位算法。剖析比拟了每种分布式绝对定位算法的长处和局限性。
· 钻研了分布式定位算法中的关键问题，即定位子网组织、通信效率和分布式定位的鲁棒性。· 对支流的仿真试验平台进行了钻研，并从不同方面剖析了每个平台的特点，可为钻研人员进行仿真试验提供参考。
1. 书籍举荐 -《3D 点云剖析：传统、深度学习和可解释的机器学习办法》
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5. 书籍举荐 -《3D 形态剖析：根底、实践和利用》
6. 书籍举荐 -《大规模 SLAM 技术》
