La localisation est le problème de l'estimation de la pose d'un robot par rapport à une carte de son environnement.
Je comprends le principe de base d'un filtre à particules et j'ai essayé de l'implémenter. Cependant, je me suis accroché à la partie de rééchantillonnage. Théoriquement parlant, c'est assez simple: à partir de l'ancien ensemble de particules (et pondéré), dessinez un nouvel ensemble de particules...
À l'aide d'un IMU, un robot peut estimer sa position actuelle par rapport à sa position de départ, mais cela entraîne une erreur dans le temps. Le GPS est particulièrement utile pour fournir des informations de position non biaisées par l'accumulation d'erreurs locales. Mais le GPS ne peut pas être...
Disons que je laisse tomber un robot dans un environnement sans caractéristiques et que les capteurs basés sur le champ magnétique (magnétomètre / boussole) ne sont pas autorisés. Quelles méthodes existe-t-il pour déterminer où se trouve le nord? Le suivi du soleil / des étoiles est une option mais...
Le plus souvent, le réglage des matrices de bruit du filtre de Kalman se fait par essais et erreurs ou par connaissance du domaine. Existe-t-il des façons plus rationnelles de régler tous les paramètres du filtre de
Je veux utiliser une balise RF pour localiser mon quadcopter pour l'autolanding, lorsque le GPS n'est pas assez précis, par exemple, lorsque mon entrée n'a qu'une largeur de 10 pieds et que le GPS n'a qu'une précision de 20 à 30 pieds (avec un lac proverbial) de lave de chaque côté). Le quadcoptère...
J'utilise un EKF pour SLAM et j'ai un problème avec l'étape de mise à jour. J'obtiens un avertissement que K est singulier, rcondévalue à near eps or NaN. Je pense que j'ai tracé le problème à l'inversion de Z. Existe-t-il un moyen de calculer le gain de Kalman sans inverser le dernier terme? Je ne...
Dans l'étape de prédiction de la localisation EKF, la linéarisation doit être effectuée et (comme mentionné dans Probabilistic Robotics [THRUN, BURGARD, FOX] page 206) la matrice jacobienne lors de l'utilisation du modèle de mouvement de vitesse, défini comme ⎡⎣⎢Xyθ⎤⎦⎥′= ⎡⎣⎢Xyθ⎤⎦⎥+ ⎡⎣⎢⎢⎢v^tω^t( -...
De toute évidence, le GPS est la technologie la plus évidente et la plus accessible pour obtenir à tout moment un "repère" de localisation pour un robot. Cependant, même si c'est génial parfois, dans d'autres endroits et situations, ce n'est pas aussi précis que je le souhaiterais, donc j'examine...
Je suis confus par ce que signifie exactement le terme "filtre de Kalman indirect" ou "filtre de Kalman à état d'erreur". La définition la plus plausible que j'ai trouvée se trouve dans le livre de Maybeck [1]: Comme son nom l'indique, dans la formulation de l'espace d'état total (direct), les...
Étant donné un bras de robot articulé à six axes tenant un outil à son effecteur d'extrémité, si j'ai une position d'outil et une orientation d'outil souhaitées, il y aura exactement 1 solution à l'équation cinématique inverse pour que le robot atteigne cette position. (ou plutôt jusqu'à 16...
Je voudrais construire un robot qui suit un chemin virtuel (pas un chemin visible comme une «ligne noire sur une surface blanche», etc.). Je suis juste enthousiaste en voyant des vidéos de science-fiction montrant des robots transportant des marchandises et des matériaux dans un endroit bondé. Et...
Le filtre de Kalman non parfumé est une variante du filtre de Kalman étendu qui utilise une linéarisation différente reposant sur la transformation d'un ensemble de «points Sigma» au lieu de l'expansion de la série Taylor de premier ordre. L'UKF ne nécessite pas de calcul jacobien, peut être...
Les capteurs à ultrasons sont incroyablement bon marché de nos jours, ce qui en fait un choix populaire pour de nombreuses applications robotiques amateurs, et j'aimerais en utiliser un tas (disons 10) autour d'un robot avec un algorithme pour construire une carte approximative d'une zone (comme le...
Dans la programmation robotique, l'orientation est principalement donnée en termes de coordonnées x, y et z, à partir d'un emplacement central. Cependant, les coordonnées x, y, z ne sont pas pratiques pour une compréhension humaine rapide s'il existe de nombreux emplacements parmi lesquels...
Contexte: J'implémente un simple filtre de Kalman qui estime la direction de cap d'un robot. Le robot est équipé d'une boussole et d'un gyroscope. Ma compréhension: Je pense à représenter mon état comme un vecteur 2D , où est la direction actuelle du cap et est le taux de rotation rapporté par le...
J'ai une pièce de 300cm x 300cm avec un plafond de 25cm de haut (oui vingt cinq centimètres). Il contient 50 petits robots à roues (environ 20 cm x 20 cm). Un ordinateur central orchestrera les mouvements des robots, en utilisant un réseau sans fil pour leur envoyer des commandes de position. Les...
Actuellement, j'ai un robot de style tricycle qui utilise un filtre kalman étendu afin de suivre 6 variables d'état. Les entrées du système sont un codeur de direction, un codeur de distance et un laser rotatif qui renvoie uniquement des informations sur des points de repère connus. Actuellement,...
Dans le livre de SLAM pour les nuls, pourquoi avons-nous même besoin de l'odométrie alors que le robot utiliserait les données récupérées du scanner laser qui sont plus précises que l'odométrie? Pourquoi ne pas simplement relire le scanner laser et éviter l'odométrie? Y a-t-il une contribution par...
J'implémente la localisation Monte-Carlo pour mon robot qui reçoit une carte de l'environnement et son emplacement de départ et son orientation. L'approche minière est la suivante: Créez uniformément 500 particules autour de la position donnée Puis à chaque étape: mise à jour du mouvement de toutes...
J'ai un système dans lequel j'ai deux sous-systèmes distincts pour estimer les positions des robots. Le premier sous-système est composé de 3 caméras qui sont utilisées pour détecter les marqueurs que le robot porte et qui produisent 3 estimations de la position et de l'orientation du robot. Le...