多机器人信念空间规划算法发布v3扩展

Tanmoy Kundu等作者发布arXiv论文v3扩展版，提出面向多机器人系统的去中心化信念空间规划算法VerifyAC及其扩展R-VerifyAC、R-VerifyAC-simp，处理各机器人信念不一致且通信受限时的协调问题。作者称，现有方法通常假设规划时各机器人信念相同，需大量频繁数据共享，实际中难以满足，信念不一致时可能导致协调缺失和不安全决策。VerifyAC通过三步验证使协作机器人选出联合一致动作，验证成功时无需通信，失败才触发通信；R-VerifyAC放宽动作一致性判据以减少通信次数，R-VerifyAC-simp通过验证部分观测集合缩短计算时间。 作者称理论性能保证在离散设定的仿真结果中得到印证，并将方法推广到连续高维状态与观测空间，在真实机器人上给出主动多机器人视觉SLAM实验。该论文为预印本，尚未经同行评议，实机结果未经独立验证。

AI 根据报道生成 · 2 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。