[論文レビュー] A Robot Web for Distributed Many-Device Localisation

Riku Murai, Joseph Ortiz+3 more|arXiv (Cornell University)|Feb 7, 2022

Energy Efficient Wireless Sensor Networks参考文献 51被引用数 4

ひとこと要約

本論文では、共有非線形要因グラフ上でガウス型信念伝搬（GBP）を用いた分散型でスケーラブルなフレームワーク、Robot Webを提案する。これにより、中央集権的な調整なしに非同期的かつピアツーピア通信を介して、高精度なグローバルローカライゼーションが可能になる。本システムは、バッチ最適化と同等の精度を達成しながらも、高い計算および通信効率を維持しており、高い外れ値率や通信障害の状況下でも安定して動作する。

ABSTRACT

We show that a distributed network of robots or other devices which make measurements of each other can collaborate to globally localise via efficient ad-hoc peer to peer communication. Our Robot Web solution is based on Gaussian Belief Propagation on the fundamental non-linear factor graph describing the probabilistic structure of all of the observations robots make internally or of each other, and is flexible for any type of robot, motion or sensor. We define a simple and efficient communication protocol which can be implemented by the publishing and reading of web pages or other asynchronous communication technologies. We show in simulations with up to 1000 robots interacting in arbitrary patterns that our solution convergently achieves global accuracy as accurate as a centralised non-linear factor graph solver while operating with high distributed efficiency of computation and communication. Via the use of robust factors in GBP, our method is tolerant to a high percentage of faults in sensor measurements or dropped communication packets.

研究の動機と目的

• 中央集権的なシステムやクラウドインfrastrctureに依存せずに、多数の異種ロボットやデバイスに対して完全に分散型でスケーラブルなローカライゼーションを可能にすること。
• 現実世界のマルチロボットシステムに一般的に見られる動的で非同期的かつ不安定な通信環境において、グローバルローカライゼーションの課題を解決すること。
• 故障したセンサー、通信の途切れ、ネットワークトポロジーの変化があっても、高い精度を維持できるシステムを開発すること。
• 限られたオンボード計算リソースを持つ実際のロボット上での実装可能性を実証し、実用的かつ展開可能であることを確認すること。
• 将来のオープンで相互運用可能な「ロボットウェブ」（ワールドワイドウェブに類似）の基盤を構築すること。これにより、異なるデバイス間で幾何的および空間的情報を自由に交換可能になる。

提案手法

• マルチロボットローカライゼーションを非線形要因グラフとしてモデル化し、各ロボットがグローバルグラフの自分自身の局所的断片（ポーズ変数、オドメトリーファクター、相互ロボット測定要因を含む）を維持する。
• 推論エンジンとしてガウス型信念伝搬（GBP）を用い、グローバルに一貫性のあるローカライゼーション推定値に収束するための分散型で反復的なメッセージ伝達を実現する。
• 各ロボットが「ロボットウェブページ」として知られる、送出メッセージの表現を公開・更新する。これは、ウェブページやその他の軽量データ交換メカニズムを含む標準化された非同期通信プロトコルを用いる。
• 3次元回転および剛体変換の正確な表現を可能にするために、GBPにリーマン多様体（Lie Groups）のサポートを拡張する。これは実用的ロボティクスアプリケーションにおいて極めて重要である。
• 外れ値測定（故障したセンサーまたはノイズの多い観測によるもの）を排除するため、GBPにロバスト要因を統合し、非ガウス分布ノイズに対する耐性を高める。
• 時間ウィンドウ機構を適用して、しきい値を超えた古いポーズ変数や要因を破棄することで、ストレージおよび通信のオーバーヘッドを制限し、長期運用を可能にする。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 完全に分散型でピアツーピアのシステムが、大規模マルチロボットシステムにおいて中央集権的バッチ最適化と同等のグローバルローカライゼーション精度を達成できるか？
• RQ2 通信障害、センサーノイズ、外れ値測定が著しく高い状況下でも、本システムの性能はどの程度高いか？
• RQ3 ロボットが動的にネットワークに参加・退出する、またはリアルタイムでセンサー構成を再設定する状況下でも、システムはスケーラビリティと収束性を維持できるか？
• RQ4 限られたオンボード計算リソースを持つ実際のロボット上に、このようなシステムを実装することが可能か？
• RQ5 事前の調整やトポロジーの知識が不要な状況下でも、任意のロボットタイプ、運動モデル、センサーモダリティをサポートできる一般化が可能か？

主な発見

• シミュレーションにおいて最大1000台のロボットを対象にした結果、Robot Webシステムは中央集権的非線形要因グラフソルバーと同等のグローバルローカライゼーション精度を達成した。
• 実世界の実験では、9台の物理的ロボットをオンボード計算リソースのみで正常にローカライズし、実用的実装可能性を確認した。
• 時間ウィンドウ機構の使用により、ストレージおよび通信のオーバーヘッドが効果的に制限され、システム劣化を伴わずに長期運用が可能になった。
• システムは完全に動的であり、非連結な接続性やセンサー構成のオンライン変更を含む、任意のロボットトポロジーをサポートしている。
• GBPにロバスト要因を統合することで、非ガウス分布ノイズに対する耐性が著しく向上し、ノイズの多い環境下でも標準GBPを上回る性能を示した。