RA-L 2024开源：基于多级划分的分布式姿态图优化方法用于多机器人SLAM

引言

随着自动化技术的进步，机器人系统在众多应用场景中得到了广泛应用，其中最为重要的技术之一便是SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）技术。SLAM技术可以使机器人在未知环境中自主地构建地图并进行定位。传统的SLAM系统多依赖于单一机器人进行环境建图与定位，但在实际应用中，尤其是在复杂或广阔的环境中，单一机器人的SLAM系统常常面临计算负载过重、实时性差、鲁棒性差等问题。因此，基于多机器人协作的SLAM系统逐渐成为研究热点。

在多机器人SLAM中，各机器人需要在共享的环境中协同工作，通过姿态图优化来实现全局一致性定位和地图构建。本文提出了一种基于多级划分的分布式姿态图优化方法，用于多机器人SLAM系统，并结合具体应用场景与实例进行了详细分析与实现。

1. 多机器人SLAM的挑战

多机器人SLAM的主要挑战可以归结为以下几点：

协作与通信：不同机器人之间需要共享环境信息，协调定位和建图任务。这要求机器人之间有高效的通信协议，保证数据同步和信息共享的实时性与准确性。
姿态图优化：在多机器人系统中，姿态图的优化需要处理多个机器人的位置与姿态之间的约束关系。传统的图优化算法（如g2o、Ceres Solver）虽然能够处理单机器人系统中的优化问题，但在多机器人环境中，优化计算量大，尤其是在机器人数量较多时，优化过程的计算复杂度急剧上升。
数据一致性：每个机器人独立生成的局部地图需要与其他机器人的数据保持一致性，避免信息冲突和冗余。这通常需要采用去冗余技术和约束传播算法来实现全局一致性。
实时性与可扩展性：在多机器人协作中，系统不仅要保证高精度的地图构建和定位，还需要保证实时性。如何在扩展机器人数量时，维持系统的高效性能和鲁棒性是多机器人SLAM系统的一个重要问题。
环境动态性：随着时间的推移，环境可能发生变化，这会影响机器人定位与地图构建的准确性。在动态环境中，如何快速适应环境变化，并保持系统的鲁棒性是另一个挑战。

2. 基于多级划分的分布式姿态图优化方法

为了应对上述挑战，本文提出了一种基于多级划分的分布式姿态图优化方法。该方法的核心思想是将多机器人SLAM中的优化问题进行分解，利用多级划分技术在局部范围内进行图优化，从而减少全局优化过程中的计算负担，并在每个子图之间通过数据融合技术保持全局一致性。

2.1 姿态图优化的基本原理

姿态图优化（Pose Graph Optimization, PGO）是一种常见的SLAM优化方法，通过优化机器人姿态图中的节点（表示机器人位置和姿态）和边（表示机器人之间的约束）来得到全局最优的机器人轨迹和环境地图。通常，姿态图优化的目标是最小化图中所有约束的误差。

在多机器人SLAM中，每个机器人都有自己的局部姿态图，这些局部图通过机器人间的相对位姿约束连接。多机器人系统中的优化任务，就是通过将各个局部姿态图合并，求解一个全局最优的姿态图。

2.2 多级划分技术

为了提高多机器人SLAM系统中姿态图优化的效率，本文引入了多级划分技术。具体来说，姿态图被分为多个层次或子图，层次之间通过局部约束进行连接。优化过程中，先对局部子图进行优化，再逐步汇总到全局图中，从而减少计算复杂度并提高系统的可扩展性。

多级划分技术的优势在于，它可以将全局优化问题分解为多个小规模的局部优化问题，每个子图的优化可以并行处理，从而大大提升系统的实时性。此外，局部优化过程中可以充分利用局部约束，避免全局优化时带来的冗余计算。

2.3 分布式优化算法

在多机器人SLAM中，数据通常分布在各个机器人上，如何在保证数据隐私的同时进行高效优化是一个重要问题。本文采用了一种分布式优化算法，通过将姿态图的优化任务分布到各个机器人上，利用分布式计算进行协同优化。

每个机器人只负责本地子图的优化，并将优化结果传递给其他机器人。全局优化的更新通过局部信息的融合与协作完成，从而达到全局一致性的目标。该方法能够在减少通信负担的同时，保证优化结果的准确性。

3. 算法流程

3.1 数据采集与处理

在多机器人SLAM系统中，每个机器人通过传感器（如激光雷达、RGB-D相机等）实时采集环境数据。机器人通过里程计或视觉里程计等方式估计自身的运动轨迹，构建局部地图。每个机器人基于自身的运动与环境感知信息生成局部的姿态图。

3.2 姿态图的构建与优化

每个机器人独立构建自己的姿态图，其中节点表示机器人的位姿，边表示机器人之间的约束（如位移、旋转、观测等）。这些约束可以通过传感器观测数据、机器人间的相对运动估计、或者通过与环境中特征点的匹配获得。

在多级划分的分布式姿态图优化方法中，每个机器人的局部姿态图通过多级划分技术进行优化。局部优化后，每个机器人将优化结果与其他机器人共享，进行全局优化。优化过程包括以下步骤：

局部优化：每个机器人对其局部子图进行优化，调整节点位置，减小约束误差。
子图合并：通过局部约束信息，将各个机器人优化后的局部图合并为全局图。
全局优化：基于多级划分的全局优化方法，调整整个系统的姿态图，最小化全局约束误差。

3.3 分布式数据融合

为了在多机器人系统中保持数据一致性，机器人之间需要进行数据融合。数据融合的过程包括以下几个方面：

位姿对齐：根据机器人间的相对位姿约束，对不同机器人的地图进行对齐。
数据融合：通过优化算法，将不同机器人采集的数据融合成一个全局一致的地图。
协作优化：每个机器人不仅优化自己的子图，还与其他机器人共享优化信息，完成全局一致性优化。

4. 应用案例与实例

4.1 工业仓库自动化

在工业仓库中，机器人通常需要协同工作完成货物的搬运和分拣任务。在这种场景下，多个机器人通过协同SLAM技术可以同时构建仓库的地图，并在此基础上进行任务分配和路径规划。每个机器人通过自身的传感器采集数据，并通过多级划分的分布式姿态图优化方法与其他机器人共享信息。

场景描述

在一个大型仓库中，四个机器人共同工作。每个机器人在仓库的不同区域内进行自主导航，并采集周围环境的数据。通过多机器人协作，它们不仅能够构建整个仓库的全局地图，还能够实时更新地图，适应环境变化。

解决方案

利用本文提出的基于多级划分的分布式姿态图优化方法，机器人之间通过局部约束进行优化和信息交换。每个机器人构建并优化自己的局部地图，然后与其他机器人进行数据融合，最终形成一个全局一致的地图。这种方法使得仓库中机器人的定位和路径规划更加准确，系统的实时性也得到了提高。

4.2 城市环境中的机器人群体协作

在城市环境中，多机器人SLAM系统可以用于环境监测、交通管理、公共安全等领域。例如，多个机器人可以在城市街道上进行环境感知，检测道路状况、建筑物外立面、交通设施等信息，并构建一个全局地图。

场景描述

在一个典型的城市环境中，多个机器人协同工作，共同构建城市街区的地图。每个机器人负责自己所在区域的地图构建，并与其他机器人共享数据。在动态环境中，机器人需要不断更新地图，适应交通状况