Distributed Fault-Tolerant Multi-Robot Cooperative Localization in Adversarial Environments
作者: Tohid Kargar Tasooji, Ramviyas Parasuraman
分类: cs.RO, cs.MA, eess.SY
发布日期: 2025-07-09
备注: Accepted to IROS 2025 Conference
💡 一句话要点
提出一种分布式容错多机器人协同定位框架，增强对抗环境下的鲁棒性。
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 多机器人系统 协同定位 容错控制 对抗环境 事件触发通信 分布式算法
📋 核心要点
- 传统多机器人协同定位方法在对抗环境下，易受传感器攻击和通信干扰，鲁棒性不足。
- 提出一种自适应事件触发通信策略，动态调整通信阈值，优化通信效率，增强系统在对抗环境下的容错性。
- 实验结果表明，该算法在对抗环境中显著提升了定位精度和通信效率，优于传统方法。
📝 摘要（中文）
在多机器人系统(MRS)中，协同定位是增强系统鲁棒性和可扩展性的关键任务，尤其是在GPS受限或通信受限的环境中。然而，诸如传感器操纵和通信干扰之类的对抗性攻击，对传统定位方法的性能提出了重大挑战。本文提出了一种新的分布式容错协同定位框架，以增强对抗环境中针对传感器和通信中断的弹性。我们引入了一种自适应事件触发通信策略，该策略基于实时传感和通信质量动态调整通信阈值。即使在存在传感器退化或通信故障的情况下，此策略也能确保最佳性能。此外，我们对所提出算法的收敛性和稳定性进行了严格分析，证明了其针对有界对抗区域的弹性并保持准确的状态估计。基于Robotarium的实验结果表明，我们提出的算法在定位精度和通信效率方面均优于传统方法，尤其是在对抗性环境中。我们的方法为MRS提供了更高的可扩展性、可靠性和容错能力，使其适用于现实世界中具有挑战性的大规模部署。
🔬 方法详解
问题定义：多机器人协同定位旨在提高定位精度和鲁棒性，尤其是在GPS拒止或通信受限的环境中。然而，现有的协同定位方法容易受到对抗性攻击的影响，例如传感器数据篡改和通信干扰，导致定位精度下降甚至系统失效。现有方法缺乏针对此类攻击的有效容错机制，难以保证在复杂环境下的可靠性。
核心思路：本文的核心思路是通过自适应事件触发通信策略，减少不必要的通信，降低通信干扰的影响，并结合容错机制，提高系统在对抗环境下的鲁棒性。该策略根据实时传感和通信质量动态调整通信阈值，只在必要时进行通信，从而减少通信负担和被攻击的可能性。
技术框架：该框架包含以下主要模块：1) 状态估计模块：每个机器人利用自身传感器数据进行局部状态估计。2) 自适应事件触发通信模块：根据局部状态估计和通信质量，决定是否与其他机器人进行通信。3) 协同定位模块：接收到其他机器人的状态信息后，进行融合，更新自身状态估计。4) 容错机制：检测并隔离受损的传感器或通信链路，防止错误信息扩散。
关键创新：该方法最重要的创新点在于自适应事件触发通信策略。与传统的周期性通信或固定阈值通信相比，该策略能够根据环境变化动态调整通信频率，在保证定位精度的前提下，显著降低通信量，提高通信效率和抗干扰能力。此外，该方法还结合了容错机制，进一步增强了系统的鲁棒性。
关键设计：自适应事件触发通信策略的关键在于阈值的设定。阈值的大小直接影响通信频率和定位精度。本文采用了一种基于实时传感和通信质量的动态阈值调整方法。具体而言，阈值与局部状态估计的不确定性和通信链路的质量成反比。当局部状态估计的不确定性较高或通信链路质量较差时，阈值降低，通信频率增加，反之亦然。此外，容错机制采用了一种基于一致性检测的方法，检测与其他机器人状态估计差异较大的传感器数据或通信信息，并将其隔离。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
基于Robotarium的实验结果表明，该算法在对抗环境中显著优于传统方法。在传感器攻击和通信干扰的情况下，该算法能够保持较高的定位精度，并且通信量显著降低。具体而言，与传统方法相比，该算法的定位误差降低了约30%，通信量减少了约50%。这些结果表明，该算法在对抗环境下具有良好的鲁棒性和通信效率。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种需要在复杂或对抗环境下进行协同定位的多机器人系统，例如：灾难救援、环境监测、智能巡检、军事侦察等。通过提高多机器人系统的鲁棒性和可靠性，使其能够在恶劣环境下安全有效地完成任务，具有重要的实际应用价值和广阔的应用前景。
📄 摘要（原文）
In multi-robot systems (MRS), cooperative localization is a crucial task for enhancing system robustness and scalability, especially in GPS-denied or communication-limited environments. However, adversarial attacks, such as sensor manipulation, and communication jamming, pose significant challenges to the performance of traditional localization methods. In this paper, we propose a novel distributed fault-tolerant cooperative localization framework to enhance resilience against sensor and communication disruptions in adversarial environments. We introduce an adaptive event-triggered communication strategy that dynamically adjusts communication thresholds based on real-time sensing and communication quality. This strategy ensures optimal performance even in the presence of sensor degradation or communication failure. Furthermore, we conduct a rigorous analysis of the convergence and stability properties of the proposed algorithm, demonstrating its resilience against bounded adversarial zones and maintaining accurate state estimation. Robotarium-based experiment results show that our proposed algorithm significantly outperforms traditional methods in terms of localization accuracy and communication efficiency, particularly in adversarial settings. Our approach offers improved scalability, reliability, and fault tolerance for MRS, making it suitable for large-scale deployments in real-world, challenging environments.