Tackling the Kidnapped Robot Problem via Sparse Feasible Hypothesis Sampling and Reliable Batched Multi-Stage Inference

📄 arXiv: 2511.01219v2 📥 PDF

作者: Muhua Zhang, Lei Ma, Ying Wu, Kai Shen, Deqing Huang, Henry Leung

分类: cs.RO

发布日期: 2025-11-03 (更新: 2025-11-11)

备注: 10 pages, 8 figures. This work has been submitted to the IEEE for possible publication

💡 一句话要点

提出基于稀疏可行假设采样和可靠批处理多阶段推理的框架，解决机器人重定位问题。

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知 (Perception & SLAM)

关键词: 机器人重定位 全局定位 激光雷达 多假设检验 稀疏采样

📋 核心要点

  1. 机器人重定位问题（KRP）是移动机器人自主导航的关键挑战，现有方法在效率和可靠性方面存在不足。
  2. 本文提出一种基于多假设检验的全局重定位框架，通过稀疏采样和多阶段推理，在保证可靠性的前提下提升效率。
  3. 实验结果表明，该框架在资源受限的机器人平台上，能够有效提高全局重定位的成功率和计算效率。

📝 摘要（中文）

本文旨在解决机器人重定位问题（KRP），即在已知地图中，当定位丢失或SLAM初始化时，无需先验姿态估计即可重新定位机器人这一核心定位挑战。为此，本文提出了一种被动的二维全局重定位框架。该框架仅使用单个激光雷达扫描和占据栅格地图，在机器人静止时高效可靠地估计全局姿态，从而增强移动机器人的长期自主性。该框架将全局重定位建模为一个非凸问题，并通过具有批处理多阶段推理和提前终止的多假设方案来解决，从而平衡了完整性和效率。受可通行性约束的快速探索随机树（RRT）渐近地覆盖可达空间，以生成稀疏、均匀分布的可行位置假设，从根本上减少了采样空间。这些假设通过提出的扫描平均绝对差（SMAD）进行初步排序，SMAD是一种粗略的光束误差级别度量，通过优先考虑高可能性候选者来促进提前终止。SMAD计算针对非全景扫描进行了优化。提出了平移亲和扫描到地图对齐度量（TAM），用于在假设位置进行可靠的方向选择和准确的最终姿态评估，以减轻由稀疏假设引起的平移不确定性以及非全景激光雷达扫描和环境变化下传统似然场度量的退化。在资源受限的移动机器人上使用非全景激光雷达扫描进行的真实世界实验表明，所提出的框架在全球重定位成功率和计算效率方面都取得了有竞争力的性能。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决机器人被绑架问题（Kidnapped Robot Problem, KRP），即在已知地图中，机器人失去自身定位信息后，如何仅通过传感器数据（如激光雷达扫描）和地图信息，快速准确地重新确定自身位姿。现有方法通常计算量大，难以在资源受限的机器人平台上实时运行，或者在环境变化和传感器噪声的影响下，重定位精度和鲁棒性较差。

核心思路：本文的核心思路是采用多假设检验框架，通过生成多个候选位姿假设，并对这些假设进行评估和筛选，最终确定最佳的机器人位姿。为了提高效率，本文采用稀疏采样策略，减少候选假设的数量。同时，为了保证可靠性，本文设计了一种新的扫描匹配度量，能够有效应对环境变化和传感器噪声的影响。

技术框架：该框架主要包含以下几个阶段：1) 稀疏可行假设采样：利用RRT算法在地图中生成一系列可行位姿假设，并采用均匀分布策略，减少采样空间。2) 初步排序：使用SMAD（Scan Mean Absolute Difference）度量对候选假设进行初步排序，优先考虑高可能性候选者，实现提前终止。3) 方向选择：使用TAM（Translation-Affinity Scan-to-Map Alignment Metric）度量，在每个候选位置选择最佳方向。4) 最终姿态评估：使用TAM度量对最终姿态进行评估，确定最佳位姿。

关键创新：本文的关键创新在于以下两点：1) 稀疏可行假设采样：通过RRT算法和均匀分布策略，有效减少了采样空间，提高了计算效率。2) Translation-Affinity Scan-to-Map Alignment Metric (TAM)：该度量能够有效应对由稀疏假设引起的平移不确定性，以及非全景激光雷达扫描和环境变化带来的影响，提高了重定位的可靠性。与传统的似然场度量相比，TAM在平移不确定性下表现更鲁棒。

关键设计：在稀疏可行假设采样阶段，RRT算法的步长和采样密度需要根据地图大小和机器人运动能力进行调整。SMAD度量通过计算扫描点与地图对应位置的强度差的绝对值平均值来评估匹配程度。TAM度量则考虑了平移亲和性，通过在一定平移范围内搜索最佳匹配，提高了对平移误差的鲁棒性。具体参数设置需要根据实际应用场景进行调整。

📊 实验亮点

实验结果表明，该框架在真实场景下，能够以较高的成功率和计算效率完成全局重定位任务。与传统方法相比，该框架在重定位成功率方面具有竞争力，同时显著降低了计算时间。在资源受限的移动机器人平台上，该框架能够实现实时重定位，验证了其在实际应用中的可行性和有效性。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于移动机器人自主导航、SLAM系统初始化、以及定位丢失后的重定位等场景。尤其适用于资源受限的机器人平台，例如小型无人机、扫地机器人等。通过提高重定位的效率和可靠性，可以增强机器人的自主性和适应性，使其能够在复杂和动态环境中稳定运行，具有重要的实际应用价值和广阔的应用前景。

📄 摘要（原文）

This paper addresses the Kidnapped Robot Problem (KRP), a core localization challenge of relocalizing a robot in a known map without prior pose estimate when localization loss or at SLAM initialization. For this purpose, a passive 2-D global relocalization framework is proposed. It estimates the global pose efficiently and reliably from a single LiDAR scan and an occupancy grid map while the robot remains stationary, thereby enhancing the long-term autonomy of mobile robots. The proposed framework casts global relocalization as a non-convex problem and solves it via the multi-hypothesis scheme with batched multi-stage inference and early termination, balancing completeness and efficiency. The Rapidly-exploring Random Tree (RRT), under traversability constraints, asymptotically covers the reachable space to generate sparse, uniformly distributed feasible positional hypotheses, fundamentally reducing the sampling space. The hypotheses are preliminarily ordered by the proposed Scan Mean Absolute Difference (SMAD), a coarse beam-error level metric that facilitates the early termination by prioritizing high-likelihood candidates. The SMAD computation is optimized for non-panoramic scans. The Translation-Affinity Scan-to-Map Alignment Metric (TAM) is proposed for reliable orientation selection at hypothesized positions and accurate final pose evaluation to mitigate degradation in conventional likelihood-field metrics under translational uncertainty induced by sparse hypotheses, as well as non-panoramic LiDAR scan and environmental changes. Real-world experiments on a resource-constrained mobile robot with non-panoramic LiDAR scans show that the proposed framework achieves competitive performance in both global relocalization success rate and computational efficiency.