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基于UWB与LiDAR的多机器人分布式相对定位研究

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AI overview

2026年10月9日,arXiv·Robotics发布论文,提出面向通信受限多机器人系统的完全分布式相对位置估计方法。早先报道称,该方法利用机载UWB与LiDAR,在GPS拒止且通信受限环境中为外观相似的同质机器人团队实现相对定位:LiDAR获取视距内匿名对象位置,UWB进行机器人间测距,构建UWB连接图与LiDAR连接图,将识别与相对位置估计建模为公共子图匹配问题,并设计误匹配识别机制处理LiDAR视野遮挡。后续报道同日在同一平台发布,标题与表述有所不同,称该方法为全分布式相对位姿估计,融合LiDAR、UWB与里程计数据,通过动态追踪LiDAR扫描中的匿名队友簇并以联合匹配策略完成数据关联,再结合UWB测距与里程计解算相对位置;仅需机载UWB交换里程计数据,无需WiFi路由器或mesh网络,并称仿真与真实实验均验证有效性。两篇报道在方法细节与验证表述上存在差异。

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Timeline

Follow the coverage from different angles.

Oct 9, 2026
  1. arXiv · Robotics
    基于 UWB 与 LiDAR 的分布式相对定位:面向通信受限多机器人系统

    论文提出一种完全分布式的相对位置估计方法,利用机载 UWB 与 LiDAR 传感器,在 GPS 拒止且通信受限环境中为外观相似的同质机器人团队实现相对定位。该方法用 LiDAR 获取视距内匿名对象位置、用 UWB 进行机器人间测距,构建 UWB 连接图与 LiDAR 连接图,将识别与相对位置估计建模为公共子图匹配问题,并设计误匹配识别机制处理 LiDAR 视野遮挡。

  2. arXiv · Robotics
    基于 UWB 测距与有限通信的同构多机器人分布式相对定位

    论文提出一种全分布式相对位姿估计方法,融合 LiDAR、UWB 与里程计数据,使每个机器人无需外部基础设施即可持续定位外观相似的队友。系统通过动态追踪 LiDAR 扫描中的匿名队友簇,并用联合匹配策略完成机器人与簇的可靠数据关联,再结合 UWB 测距与里程计精确解算相对位置。仅需通过机载 UWB 交换里程计数据,无需 WiFi 路由器或 mesh 网络,仿真与真实实验均验证了有效性。

Heat trend

Current heat 9·Comparable peak 10(Oct 9)·Comparable change over 24 hours –

02.557.510Oct9Oct9Oct9Oct9

The trend compares only the same participants observed continuously; its range may be smaller than the current heat count. Move or click on the chart to inspect hourly heat; use the left and right arrow keys to switch.