CONSORT：GPS拒止下多机器人协同定位规划
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CONSORT：GPS拒止下多机器人协同定位规划
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AI 综述
Tony Zhang等作者提交预印本论文，提出CONSORT多机器人协同定位规划方法，用于GPS拒止环境：主智能体需在碰撞概率约束和终端定位不确定性上限下以最短时间抵达目标。该方法只优化均值状态轨迹，仅在评估终端约束时传播协方差，把信念空间问题转为可求解形式，并以六边形网格联合搜索加样条轨迹细化实现离散到连续的规划。 作者称，在50个随机场景中，随着终端不确定性约束收紧，各规划器表现分化：CONSORT求解80%的场景，最强基线为54%，路径长度相当。在海上仿真中，按反馈控制执行、并使用独立开发因子图估计时，轨迹保持无碰撞，终端不确定性与其预测相差在6%以内。上述效果均为作者报告，尚未经独立验证。
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最新进展11月2日 13:00
CONSORT：GPS拒止环境下带不确定性约束的多机器人协同定位规划报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
11月2日
- arXiv cs.ROCONSORT：GPS拒止环境下带不确定性约束的多机器人协同定位规划
作者提出CONSORT，一种面向GPS拒止环境下协同定位的多机器人规划方法，通过只对均值状态轨迹优化、仅在终端约束评估时传播协方差，把信念空间问题转为可求解形式。
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