CONSORT：GPS拒止下多机器人协同定位规划

Tony Zhang等作者提出CONSORT（Cooperative Navigation with Support-Optimized Routing and Trajectories），一种GPS拒止环境下多机器人协同定位的集中式路径规划方法：主智能体需在最短时间内到达目标，同时满足机会约束的避碰要求和定位不确定性的终端上界。为绕开完整信念空间的计算难题，方法只优化所有智能体的均值状态轨迹，仅在评估终端约束时传播协方差，并采用六边形网格联合搜索加样条轨迹细化的离散到连续流程。 作者在50个随机场景中测试，称随着终端不确定性约束收紧，各规划器表现分化，CONSORT在80%的场景中求解成功，最强基线为54%，路径长度相当。在海上仿真中，规划由反馈控制执行，定位估计来自独立开发因子图，轨迹保持无碰撞，终端不确定性与规划器预测相差在6%以内。 上述结果均为仿真，论文为arXiv预印本，尚未经同行评议，也未在实机上验证。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。