【图/文 王健丞】在大规模、复杂且受通信约束的环境中，高效的多机器人协作对同步定位与建图（SLAM）系统提出了严格要求。现有的协作式激光雷达 SLAM（C-LSLAM）方法尽管能实现高精度定位，但依赖高带宽、低延迟的通信，这限制了其实时性能、可靠性与可扩展性。我们提出了 Multi-Proxy，一种异步、分布式且去中心化的 C-LSLAM 框架，采用渐进式回环闭合检测策略。所设计的轻量级描述子在大视角变化下仍能保持丰富的协作约束，从而显著减少机器人间通信开销。不同于传统的同步分布式优化，Multi-Proxy 的后端采用异步交替方向乘子法（ADMM），实现了高效的异步分布式位姿图优化（ADPGO），无需等待同步估计，从而在出现通信丢包或高延迟时仍能保证稳健的实时性能。作为一个协作定位插件，Multi-Proxy 可无缝集成到现有的 C-LSLAM 系统中，提升系统的灵活性与可扩展性。实验结果表明，Multi-Proxy 在绝对轨迹误差（ATE）、平均地图熵（MME）、平均 Wasserstein 距离（AWD）和 Chamfer 距离（CD）等指标上均优于最先进（SOTA）的 C-LSLAM 方法，同时将通信带宽降低了超过 80%。
主要贡献：
- Muli-Proxy 框架可灵活兼容现有LSLAM 系统，避免异构前端适配与时钟同步问题；其低通信负载与分布式存储计算架构进一步增强了系统的可扩展性；
- 提出了一种基于分布式渐进配准的多机器人 LiDAR 回环检测算法，该算法在大范围场景下显著提升回环检测的准确性与鲁棒性，并利用轻量化描述子，有效减少机器人间匹配时的带宽开销；
- 设计了异步分布式多机器人因子图优化后端，可在无需等待其他机器人最新状态估计的前提下，保证黎曼流形上优化结果的全局一致性，从而提升系统在通信延迟和丢包等异常情况下的效率与鲁棒性；
- 通过公开数据集和机载实验验证了所提 C-LSLAM 系统具有高精度、高通信鲁棒性和低带宽；同时，本文将公开系统源代码，促进后续研究与应用。
论文引用为：
Jiancheng Wang, Chenyuan Cai, Jinqian Tan and Haoyao Chen*, “Communication-Robust Asynchronous Distributed LiDAR Collaborative Smoothing and Mapping”, IEEE Robotics and Automation Letters, January, 2026.