Relative Localization System Design for SnailBot: A Modular Self-reconfigurable Robot

📄 arXiv: 2512.21226v1 📥 PDF

作者: Shuhan Zhang, Tin Lun Lam

分类: cs.RO, eess.SY

发布日期: 2025-12-24

备注: 7 pages, 7 figures, 4 algorithms

💡 一句话要点

为模块化自重构机器人SnailBot设计相对定位系统，实现协同任务。

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: 相对定位 模块化机器人 传感器融合 ArUco标记 光流分析

📋 核心要点

  1. 现有模块化机器人缺乏鲁棒的相对定位方案，难以适应动态环境下的协同任务。
  2. 论文提出融合ArUco标记识别、光流分析和IMU数据的相对定位系统，提升定位精度和鲁棒性。
  3. 实验验证了该系统在实时操作中的有效性，证明其在动态场景下具有良好的可靠性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种用于模块化自重构机器人SnailBot的相对定位系统设计与实现。该系统将ArUco标记识别、光流分析和IMU数据处理集成到一个统一的融合框架中，从而为协同机器人任务实现鲁棒而精确的相对定位。实验验证表明，该系统在实时操作中有效，基于规则的融合策略确保了在动态场景中的可靠性。结果突出了该系统在模块化机器人系统中进行可扩展部署的潜力。

🔬 方法详解

问题定义：模块化自重构机器人需要在未知或动态环境中进行协同作业，精确的相对定位是实现协同的关键。然而，单一传感器容易受到环境因素的干扰，导致定位精度下降或失效。现有方法可能依赖于全局定位系统，或者在传感器融合方面存在局限性，无法在各种复杂场景下提供稳定可靠的相对定位。

核心思路：论文的核心思路是将多种传感器信息进行融合，利用各自的优势互补，从而提高定位系统的鲁棒性和精度。具体来说，ArUco标记识别提供绝对位置信息，光流分析提供相邻帧之间的运动信息，IMU提供角速度和加速度信息。通过融合这些信息，可以在不同的场景下获得更可靠的相对定位结果。

技术框架：该相对定位系统包含以下主要模块：1) ArUco标记识别模块：用于检测和识别环境中的ArUco标记，从而获得机器人的绝对位置信息。2) 光流分析模块：用于分析相邻帧之间的图像变化，从而估计机器人的运动速度和方向。3) IMU数据处理模块：用于处理IMU传感器的数据，从而获得机器人的角速度和加速度信息。4) 融合模块：将来自不同传感器的数据进行融合，从而获得更精确和鲁棒的相对定位结果。融合策略采用基于规则的方法，根据不同场景选择合适的传感器数据。

关键创新：该论文的关键创新在于提出了一种统一的融合框架，能够有效地将ArUco标记识别、光流分析和IMU数据进行融合。这种融合框架能够充分利用不同传感器的优势，从而提高定位系统的鲁棒性和精度。此外，基于规则的融合策略能够根据不同的场景选择合适的传感器数据，进一步提高系统的可靠性。

关键设计：ArUco标记识别模块使用OpenCV库进行实现，光流分析模块使用Lucas-Kanade算法进行实现，IMU数据处理模块使用卡尔曼滤波器进行实现。融合模块采用基于规则的策略，例如，在光照条件良好且ArUco标记可见的情况下，优先使用ArUco标记识别的结果；在光照条件较差或ArUco标记不可见的情况下，则使用光流分析和IMU数据进行定位。具体规则的制定需要根据实际应用场景进行调整。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

实验结果表明，该相对定位系统能够实现实时操作，并且在动态场景下具有良好的可靠性。基于规则的融合策略能够有效地提高定位精度和鲁棒性。具体的性能数据（例如定位误差、定位频率等）和对比基线（例如仅使用单一传感器进行定位）的数据在摘要中未提及，属于未知信息。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于模块化机器人的协同搬运、自主导航、环境探索等领域。在仓储物流、灾害救援、智能制造等场景中，多个SnailBot可以通过相对定位系统实现高效协作，完成复杂任务。未来，该系统有望扩展到其他类型的多机器人系统，促进机器人集群智能的发展。

📄 摘要（原文）

This paper presents the design and implementation of a relative localization system for SnailBot, a modular self reconfigurable robot. The system integrates ArUco marker recognition, optical flow analysis, and IMU data processing into a unified fusion framework, enabling robust and accurate relative positioning for collaborative robotic tasks. Experimental validation demonstrates the effectiveness of the system in realtime operation, with a rule based fusion strategy ensuring reliability across dynamic scenarios. The results highlight the potential for scalable deployment in modular robotic systems.