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ÚLTIMA HORA: Un equipo de investigadores presentó un marco de localización relativa en 3D para sistemas de múltiples robots que combina mediciones de ángulo interno y desplazamiento propio con técnicas lineales, optimización en variedades, inferencia bayesiana y estimación de densidad neuronal.
El resultado apunta a una localización más precisa y robusta, incluso bajo ruido, con validación en simulaciones y pruebas con drones en el mundo real.
El trabajo propone una teoría de localización relativa lineal distribuida que permite la estimación de posiciones y orientaciones entre robots utilizando solo ángulos y desplazamiento propio.