[论文解读] UWB-Based Localization for Multi-UAV Systems and Collaborative Heterogeneous Multi-Robot Systems: a Survey

Wang Shule, Carmen Martínez Almansa+3 more|arXiv (Cornell University)|Apr 17, 2020

Indoor and Outdoor Localization Technologies参考文献 59被引用 5

一句话总结

本综述首次全面回顾了超宽带（UWB）技术在多架无人飞行器（multi-UAV）及异构多机器人系统中的定位应用，重点涵盖自组织部署、协同定位以及无人机对接等协同操作。研究表明，UWB在无全球导航卫星系统（GNSS）环境中可实现厘米级高精度定位，具有在工业和应急应用中替代运动捕捉系统的技术潜力。

ABSTRACT

Ultra-wideband technology has emerged in recent years as a robust solution for localization in GNSS denied environments. In particular, its high accuracy when compared to other wireless localization solutions is enabling a wider range of collaborative and multi-robot application scenarios, being able to replace more complex and expensive motion-capture areas for use cases where accuracy in the order of tens of centimeters is sufficient. We present the first survey of UWB-based localization focused on multi-UAV systems and heterogeneous multi-robot systems. We have found that previous literature reviews do not consider in-depth the challenges in both aerial navigation and navigation with multiple robots, but also in terms of heterogeneous multi-robot systems. In particular, this is, to the best of our knowledge, the first survey to review recent advances in UWB-based (i) methods that enable ad-hoc and dynamic deployments; (ii) collaborative localization techniques; and (iii) cooperative sensing and cooperative maneuvers such as UAV docking on mobile platforms. Finally, we also review existing datasets and discuss the potential of this technology for both localization in GNSS-denied environments and collaboration in multi-robot systems.

研究动机与目标

• 为解决当前缺乏聚焦于多架无人飞行器及异构多机器人系统中基于UWB定位的综合性综述的问题。
• 探究在无GNSS环境下空中导航与多机器人协同所面临的具体挑战。
• 分析近年来UWB在自组织与动态部署、协同定位以及协同感知/操作方面的技术进展。
• 回顾现有数据集，并评估UWB在机器人领域实现高精度、低成本定位的潜力。
• 识别在异构多机器人系统中集成UWB技术时存在的开放研究问题与技术空白。

提出的方法

• 对2014年至2020年间基于UWB的多架无人飞行器及异构多机器人系统定位研究进行系统性文献回顾。
• 将UWB定位技术分类为固定锚点、协作式与移动锚点三种配置。
• 分析基于飞行时间（ToF）与双向测距（TWR）协议的UWB测距技术，实现厘米级精度。
• 评估结合UWB与惯性测量单元（IMUs）的传感器融合方法，采用扩展卡尔曼滤波器（EKF）进行融合。
• 调研实际应用案例，包括Crazyflie无人机上的Loco定位模块与Decawave的DRTLS系统。
• 回顾数据集，包括人工与自主飞行的无人机实验，多种锚点配置设置，以及对商业默认值的校准优化。

实验结果

研究问题

• RQ1 在无GNSS环境中部署基于UWB的多架无人飞行器系统时，面临哪些关键挑战？
• RQ2 UWB如何实现移动平台上的协同定位与协同操作（如无人机对接）？
• RQ3 在多机器人系统中，不同UWB锚点配置在性能权衡与精度提升方面有何差异？
• RQ4 与运动捕捉系统相比，基于UWB的定位在成本、可扩展性与精度方面表现如何？
• RQ5 在异构多机器人系统中，特别是在动态与自组织部署场景下，UWB集成仍存在哪些开放的研究空白？

主要发现

• 基于UWB的定位可实现亚分米至厘米级精度，使其在无GNSS环境中成为运动捕捉系统的可行替代方案。
• 在机器人上部署多个UWB收发器不仅可实现相对位置估计，还可通过几何测距实现姿态角跟踪。
• 基于UWB的协同定位已在编队控制与多机器人避碰中成功实现，采用深度强化学习方法。
• Peña Queralta等人发布的数据集目前最为全面，包含多种锚点配置与自主飞行实验，并在锚点校准方面优于商业默认值。
• UWB已成功实现移动平台上的无人机对接，精度较高，如Nguyen等人所展示，但最终对接仍依赖视觉与标记识别。
• 近期商用模块支持最远60米的视距通信，支持在大范围内部署多机器人系统。