报告题目：State Estimation in Robotics

报 告 人：吴均峰教授（香港中文大学（深圳））

邀 请 人：崔巍 教授

报告时间：2023年4月28日（周五）下午4:00—5:00

报告地点：五山校区3号楼6楼会议室

自动化科学与工程学院

2023年4月27日

报告摘要：

We first consider the range-based localization, hoping that as the number of sensors increases, the estimate converges to the true position with the minimum variance. We show that under some conditions on the sensor deployment and measurement noises, the LS estimator is strongly consistent and  asymptotically normal. However, the LS problem is nonsmooth and nonconvex, and therefore hard to solve. We then devise realizable estimators that possess the same asymptotic properties as the LS one. These estimators are based on a two-step estimation architecture, which says that any squreroot m-consistent estimate followed by a one-step Gauss-Newton iteration can yield a solution that possesses the same asymptotic property as the LS one. We then investigate planar pose estimation using only range measurements and study the estimators statistical efficiency. We prove the excellent property of a two-step scheme, which says that we can refine a consistent estimator to be asymptotically efficient by one step of Gauss-Newton iteration. Grounded on this result, we design the GN-ULS estimator and evaluate it through simulations and collected datasets.

报告人简介：

吴均峰教授现为香港中文大学（深圳）副教授。吴教授于2009年获得浙江大学控制科学与工程系学士学位。之后，他进入香港科技大学，于2013年获得电子与计算机工程系博士学位。2013年，吴教授在香港科技大学担任博士后；2014-2017年担任瑞典皇家理工学院研究员。自2017年到2021年，他在浙江大学任特聘研究员。吴教授的研究兴趣主要在网络安全和隐私、优化、分布式系统、控制网络系统、卡尔曼滤波、信号处理等方面。他被授予了多个奖项，2019年，获得了日本JSPS Invitational Fellowship。2014年，他被Automatica, IEEE Trans. Control of Network Systems授予杰出审稿人的荣誉。2015年，获得了第34届中国控制会（CCC2015）关肇直奖。2016年，获得了澳大利亚政府的澳大利亚政府Endeavour Research Fellowship。