具身智能体协同导航与定位

具身智能体集群协同定位与导航：具身智能体（如无人机、无人车、人形机器人等）携带丰富传感器（包括视觉相机、激光雷达、UWB、IMU等），并且多以集群形态在复杂室内外场景下编队工作。传统依赖导航卫星基础设施的导航定位手段存在精度不足、可靠性差甚至失效问题，故而探索如何利用智能体自身携带传感器数据完成免基础设置自导航定位变得至关重要。本课题组探索利用融合多模态大模型与经典SLAM算法设计智能里程计前端，完成多传感器融合的里程计前端设计，实现非理想蜕化场景下的自位姿估计。于此同时，基于集群协同系统架构，设计后端算法融合多智能体观测实现协同位姿估计，以此实现合作共赢提升导航定位的精度和可靠性。