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【24h】

Localization in Densely Packed Swarms Using Interrobot Collisions as a Sensing Modality

机译：使用Interrobot碰撞作为传感模式的密集人群中的本地化

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As the size of robots decreases in multirobot systems, collisions cease to be catastrophic events that need to be avoided at all costs. This implies that less conservative, coordinated control strategies can be employed, where collisions are not only tolerated, but can potentially be harnessed as an information source. In this paper, we follow this line of inquiry by employing collisions as a sensing modality that provides information about the robots' surroundings. We envision a collection of robots moving around with no sensors other than binary, tactile sensors that can determine if a collision occurred, and let the robots use this information to determine their locations. We apply a probabilistic localization technique based on mean-field approximations that allows each robot to maintain and update a probability distribution over all possible locations. Simulations and real multirobot experiments illustrate the feasibility of the proposed approach.
机译：随着多机器人系统中机器人尺寸的减小，碰撞不再是灾难性事件，需要不惜一切代价避免。这意味着可以采用不那么保守，协调的控制策略，在这种策略中，不仅可以容忍冲突，而且可以潜在地利用冲突作为信息源。在本文中，我们通过将碰撞作为一种感知方式来提供有关机器人周围环境的信息，从而遵循了这一研究思路。我们设想了一组机器人在移动，除了二进制的，触觉传感器以外没有其他传感器，它们可以确定是否发生碰撞，并让机器人使用此信息来确定其位置。我们应用基于均值场近似的概率定位技术，该技术可使每个机器人在所有可能的位置上维护和更新概率分布。仿真和实际的多机器人实验证明了该方法的可行性。

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