论文摘要
针对传统多智能体轨迹估计算法信息交换量大,计算量随群规模指数增长,可扩展性差等诸多不足,提出了一种基于超松弛迭代（SOR）的分布式多智能体轨迹估计算法,通过将最大似然（ML）准则下的轨迹估计转化为两级线性优化问题,并综合利用分布式超松弛迭代（Distributed SOR）和标记初始化方法,加快求解速度并简化信息交换流程,最终实现了多智能体位姿轨迹优化和协作定位。实验表明,所提的分布式方法能达到集中式算法的精度水平,在49个智能体规模条件下,位置估计误差小于0.15m,姿态估计误差小于0.03°,且数据交换量仅到现有主流分布式方法 DDF-SAM的0.06%,能很好用于大规模集群的场景。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 卢虎,蒋小强,闵欢
关键词: 多智能体,分布式轨迹估计,超松弛迭代法,极大似然估计,协同定位
来源: 航空学报 2019年10期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑,信息科技
专业: 航空航天科学与工程,自动化技术
单位: 空军工程大学信息与导航学院
基金: 国家自然科学基金(61473308)~~
分类号: V279;TP13
页码: 171-183
总页数: 13
文件大小: 706K
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