具有通信约束的分布式SOR多智能体轨迹估计算法

针对传统多智能体轨迹估计算法信息交换量大，计算量随群规模指数增长，可扩展性差等诸多不足，提出了一种基于超松弛迭代（SOR）的分布式多智能体轨迹估计算法，通过将最大似然（ML）准则下的轨迹估计转化为两级线性优化问题，并综合利用分布式超松弛迭代（Distributed SOR）和标记初始化方法，加快求解速度并简化信息交换流程，最终实现了多智能体位姿轨迹优化和协作定位。实验表明，所提的分布式方法能达到集中式算法的精度水平，在49个智能体规模条件下，位置估计误差小于0.15 m，姿态估计误差小于0.03°，且数据交换量仅到现有主流分布式方法DDF-SAM的0.06%，能很好用于大规模集群的场景。