和被网络的移动机械手的定方位判断.对于队局限的充份和必需的情况被计划.以统计的操作员和曲线图搜索运算法则为基础的个局限和物体追踪方式为与异种的感应器起本土化的队机械手被呈现.方式在有被装备全方向的录像机和.无线网路的像汽车样移动的机械手的个实验的月台被实现.实验的结果使方式有效.关键词合作的局限多机械手形成分配了感应器网络感应器数据融合物介绍以使队移动的机械手自治地在些里面航行需要了形成而且更进步运行像监视和目标获得这样的合作工作,他们定能够以形成和个全球的叁考框架本土化他们自己,.因此,该如何估计机械手的位置和定方位姿势以精确的和有效率的方式是特别兴趣.我们对这张纸的兴趣是在二空间的特别欧几里得几何的空间中本土化队异种的机械手和用从异种的感应器被获得的数据本土化目标.明确地,我们对情况感兴趣为哪个所有的机械手以形成能被本土化包围.我们的局限方式接近地被讲到被呈现的那些.在种意义上机械手用来自它自己的感应器的那个来临可以使用他们的队友感应器数据或些被相关的数据和数据.在那张纸,机械手使用分配了测知改善自己的局限或目标局限.因为比较多机械手局限问题藉由联合被使用最少的机械手交换的数据致最佳化，过滤器的两者文件的方法学已经呈现解决.最近的文学使用曲线图做模型感应器网络和合作的控制方案,.在曲线图硬理论上的结果可能是直接地在适用于多机械手系统裁判员.,.然而，相对点的注意已经起支付到网络生观察,这对照相机的网络是特别地重要的.这张纸在以统计的操作员和简单的曲线图搜索运算法则为基础的为队局限和物体追踪呈现不同的方式.此外,不同的早先方法,我们在个如此的方法中制定问题队局限的问题和物体追踪能被相同的运算法则解决.我们也表示,被讲到早先作品的最优性的利益能如何容易地在我们的方法被吸收.为例,这张纸表示该如何合并个广大的过滤器改善物体追踪.在结束,使我们的方法有效,我们出示实验的结果以有被装备全方向的录像机和个.无线网路的群五个像汽车样的自治机械手见到.我们承担个全方向的发射器和接收器和每个机械手能听的每个机械手有每隔机械手.因此,所有的机械手以合作的样子以形成能交换他们的估计而且本土化他们自己.注意我们不承担任何类型的固有感受器数据,像是机械手的来自任何的不活泼的感应器的速度和加速.多机械手的区域化形成为了要考虑队机械手是否能被区域化,如果这数据是适当的，融化来自不同的感应器的可得的数据而且查证是必需的.对于的队机械手,局限是表示机械手位置和定方位的特色的坐标的决心.因此，见到是必需的如果独立的测量是可得的.因为每个测量在坐标上叙述个限制,我们为所有的限制发展了个功能独立的测试.因此,我们定义等级将会允许的个限制点阵式我们查证队是否能被本土化.对于每范围和举止测量,在框架的在坐标上的限制有被双生测量,和,包括机械手和,造成下列的类型个限制.最后,生测量,和,包括三机械手，和,的任何双造成下列的类型个限制.这些限制能以形式被写在是个测量的线组合的地方,和在些身体修理的叁考框架中是形状变数的个非线性功能.只有能用来描述网络的限制的四类型.能被写的所有的其他相等在上述的限制相等上功能依赖.藉由区别四个限制相等,我们使描述机械手坐标的可允许小变化相等地速度的表达.在之后这个程序为可能的限制给个点阵式作为叁考框架如果机械手的能在个不活泼的框架被估计，在的机械手的定义队被说是能地方化的.评论显然地被讲到在系统理论中的可观察性如果个队是能地方化的超过任何的时间间隔,系统完全观察得出.然而,我们将会在个即时又静态的设定中使用定义,而且如此克制不要使用系统理论上的记号法.评论我们也能需要要在设定它是唯的必需品估计的地方的亲戚被本土化的队。的个坐标。在个身体叁考框架中的个机械手.在的机械手的定理形成是能地方化的只有当如果。，和是被不活泼的或全球定位感应器做的测量数量,生的感应器和范围感应器分别地查证是容易的证明被任何全球的定位感应器做的每个绝对的位置测量能直接地用来估计二州变数,和每举止和范围测量将会至少增加在结构或形成的形状方面的个限制.因此全球的位置感应器生感应器,和,范围感应器最多将会提供独立的测量.自从州变数之后必须被估计,定至少相等.用有限制的测知能力提供机械手的形成,定理提供种简单的必需品情况没有考虑形成几何学容易地查证.注意像划时代的感应器，圆规和不活泼的测量单位这样的另外感应器,能以笔直的方式被与这个结构合并.图.在为群三个移动的机械手抽取样品举止测知曲线图.三角法地,曲线图总是能转换成基于感知外界刺激在计算的网络得到的知觉数据.局限方式我们的局限方式承担每个机械手为沟通和测知让个独特的确认身份证两者.起先,我们也承担物体角落有清楚的测知身份证.如果基于式样分类的简单启发用来解决联合机械手测量的问题，这项假定能被放松.我们的方式是集中的在种意义上每个机械手收集来自其他的机械手的测知数据而且联合使用的这数据它自己的，则只有曾经叁观所有节树藉由在更深入地去之前在相同的深度拜访所有的节.在这里，因为我们没有在考虑树,节能被拜访超过次.因此,如果有曲线图的根和个特定的节之间的超过条路径,这些路径将会被用.在第个，个顶点被拜访,它的位置被估计.从