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記者10月17日從哈爾濱工業(yè)大學(xué)（深圳）獲悉，該校智能學(xué)部智能科學(xué)與工程學(xué)院梅杰教授團(tuán)隊(duì)通過(guò)融合機(jī)器人間的角度測(cè)量與自位移測(cè)量信息，在強(qiáng)噪聲環(huán)境下實(shí)現(xiàn)了高精度的多機(jī)器人相對(duì)定位。相關(guān)研究成果日前發(fā)表在《國(guó)際機(jī)器人研究雜志》上。

相對(duì)位姿信息是多機(jī)器人協(xié)同作業(yè)的核心基礎(chǔ)，例如無(wú)人機(jī)編隊(duì)飛行中，無(wú)人機(jī)需實(shí)時(shí)感知鄰近無(wú)人機(jī)的空間位置以維持特定隊(duì)形。然而傳統(tǒng)算法受限于測(cè)量噪聲干擾，在精度與實(shí)時(shí)性間難以權(quán)衡。

針對(duì)這一難題，科研團(tuán)隊(duì)基于機(jī)器人之間的角度測(cè)量與機(jī)器人自身的位移測(cè)量，創(chuàng)新性地提出一種線性相對(duì)定位算法。該算法極大地降低了定位所需的計(jì)算量。

同時(shí)，針對(duì)噪聲環(huán)境下帶來(lái)的定位精度瓶頸，科研團(tuán)隊(duì)將時(shí)間窗口內(nèi)協(xié)同定位問(wèn)題轉(zhuǎn)化為最大后驗(yàn)估計(jì)（MAP），并結(jié)合線性相對(duì)定位算法，解決了求解MAP時(shí)的初始值估計(jì)問(wèn)題與先驗(yàn)概率密度估計(jì)問(wèn)題。

其中，在解決初始值估計(jì)問(wèn)題時(shí)，科研團(tuán)隊(duì)將線性相對(duì)定位算法中線性計(jì)算過(guò)程重構(gòu)為流形上加權(quán)總體最小二乘問(wèn)題，并將此估計(jì)結(jié)果作為求解MAP問(wèn)題的初始值。

據(jù)悉，先驗(yàn)概率密度估計(jì)問(wèn)題即初始時(shí)刻機(jī)器人之間相對(duì)位姿的估計(jì)和置信度問(wèn)題?？蒲袌F(tuán)隊(duì)巧妙地在線性相對(duì)定位算法的基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概率密度估計(jì)器以學(xué)習(xí)初始時(shí)刻的相對(duì)位姿先驗(yàn)分布，突破了傳統(tǒng)方法無(wú)法估計(jì)高維先驗(yàn)概率密度的問(wèn)題。

此后，科研團(tuán)隊(duì)引入邊緣化機(jī)制，以避免求解MAP問(wèn)題時(shí)維度爆炸問(wèn)題，并通過(guò)仿真和無(wú)人機(jī)集群實(shí)物實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證了所提出算法的有效性。