Als «localization» getaggte Fragen

Ich verstehe das Grundprinzip eines Partikelfilters und habe versucht, einen zu implementieren. Ich habe mich jedoch auf den Resampling-Teil festgelegt. Theoretisch ist es ganz einfach: Zeichnen Sie aus der alten (und gewichteten) Menge von Partikeln eine neue Menge von Partikeln mit Ersetzung....

Unter Verwendung einer IMU kann ein Roboter seine aktuelle Position relativ zu seiner Startposition schätzen, dies führt jedoch zu einem Fehler im Laufe der Zeit. GPS ist besonders nützlich, um Positionsinformationen bereitzustellen, die nicht durch lokale Fehlerakkumulation beeinflusst werden. GPS...

Nehmen wir an, ich lasse einen Roboter in eine nichtssagende Umgebung fallen, und magnetfeldbasierte Sensoren (Magnetometer / Kompass) sind nicht zulässig. Welche Methoden gibt es, um festzustellen, wo Norden ist? Die Verfolgung der Sonne / Sterne ist eine Option, aber nicht zuverlässig genug,...

Am häufigsten erfolgt die Abstimmung der Kalman-Filterrauschmatrizen durch Ausprobieren oder Domänenkenntnisse. Gibt es mehr grundsätzliche Möglichkeiten, um alle Kalman-Filterparameter

Ich möchte ein Funkfeuer verwenden, um meinen Quadcopter für die automatische Landung zu lokalisieren, wenn das GPS nicht genau genug ist, z. B. wenn meine Auffahrt nur 1,80 m breit ist und das GPS nur eine Genauigkeit von 1,80 m (mit einem sprichwörtlichen See) aufweist von Lava auf beiden...

Ich verwende ein EKF für SLAM und habe ein Problem mit dem Aktualisierungsschritt. Ich bekomme eine Warnung, dass K Singular ist, rcondbewertet zu near eps or NaN. Ich glaube, ich habe das Problem auf die Inversion von Z zurückgeführt. Gibt es eine Möglichkeit, den Kalman-Gewinn zu berechnen, ohne...

Im Vorhersageschritt der EKF - Lokalisierung muss eine Linearisierung durchgeführt werden und (wie in Probabilistic Robotics [THRUN, BURGARD, FOX] auf Seite 206 erwähnt) die Jacobi-Matrix bei Verwendung des Geschwindigkeitsbewegungsmodells wie folgt definiert werden

Offensichtlich ist GPS die offensichtlichste und am leichtesten zugängliche Technologie, um zu einem bestimmten Zeitpunkt einen Standort für einen Roboter zu ermitteln. Obwohl es manchmal großartig ist, ist es an anderen Orten und in anderen Situationen nicht so genau, wie ich es gerne hätte. Daher...

Ich bin verwirrt darüber, was genau der Begriff "indirekter Kalman-Filter" oder "Fehlerzustands-Kalman-Filter" bedeutet. Die plausibelste Definition, die ich gefunden habe, ist in Maybecks Buch [1]: Wie der Name schon sagt, gehören in der (direkten) Formulierung des Gesamtzustandsraums...

Bei einem sechsachsigen Gelenkroboterarm, der ein Werkzeug an seinem Endeffektor hält, gibt es genau eine Lösung für die inverse Kinematikgleichung, wenn der Roboter diese Position erreicht, wenn ich eine gewünschte Werkzeugposition und Werkzeugausrichtung habe. (oder besser gesagt bis zu 16...

Ich möchte einen Roboter bauen, der einem virtuellen Pfad folgt (kein sichtbarer Pfad wie eine „schwarze Linie auf einer weißen Oberfläche“ usw.). Ich bin einfach begeistert, wenn ich einige Science-Fiction-Videos sehe, die zeigen, wie Roboter Waren und Materialien an einem überfüllten Ort...

Der Unscented Kalman Filter ist eine Variante des Extended Kalman Filters, der eine andere Linearisierung verwendet, die auf der Transformation eines Satzes von "Sigma Points" anstelle der Taylor-Reihenerweiterung erster Ordnung beruht. Die UKF erfordert keine Berechnung von Jacobi, kann mit...

Ultraschallsensoren sind heutzutage unglaublich billig, was sie zu einer beliebten Wahl für viele Hobby-Roboteranwendungen macht, und ich würde gerne ein paar davon (z. B. 10) um einen Roboter mit einem Algorithmus verwenden, um eine grobe Karte eines Gebiets (as) zu erstellen Der Roboter erforscht...

Innerhalb der Robotikprogrammierung wird die Orientierung hauptsächlich in Form von x-, y- und z-Koordinaten von einem zentralen Ort aus angegeben. Die Koordinaten x, y, z sind jedoch für ein schnelles Verständnis des Menschen nicht geeignet, wenn viele Orte zur Auswahl stehen (z. B. {23, 34, 45},...

Hintergrund: Ich implementiere einen einfachen Kalman-Filter, der die Kursrichtung eines Roboters schätzt. Der Roboter ist mit einem Kompass und einem Gyroskop ausgestattet. Mein Verständnis: Ich denke darüber nach, meinen Zustand als 2D-Vektor darzustellen , wobei die aktuelle Kursrichtung und...

Ich habe ein 300 cm x 300 cm großes Zimmer mit einer 25 cm hohen Decke (ja fünfundzwanzig Zentimeter). Es enthält 50 kleine Roboter mit Rädern (ca. 20 cm x 20 cm). Ein zentraler Computer koordiniert die Bewegungen der Roboter und sendet über ein drahtloses Netzwerk Positionsbefehle an sie. Die...

Derzeit habe ich einen Roboter im Dreiradstil, der einen erweiterten Kalman-Filter verwendet, um 6 Zustandsvariablen zu verfolgen. Die Eingaben in das System sind ein Lenkgeber, ein Distanzgeber und ein rotierender Laser, der nur Peilungsinformationen an bekannte Orientierungspunkte zurückgibt....

Warum brauchen wir im SLAM-Buch für Dummies überhaupt die Kilometerzähler, wenn der Roboter die vom Laserscanner abgerufenen Daten verwendet, die genauer sind als die Kilometerzähler? Warum nicht einfach den Laserscanner erneut verwenden und sich von der Kilometerzähler entfernen? Gibt es einen...

Ich implementiere eine Monte-Carlo-Lokalisierung für meinen Roboter, die eine Karte der Umgebung sowie ihres Startorts und ihrer Ausrichtung erhält. Mein Ansatz ist wie folgt: Erstellen Sie gleichmäßig 500 Partikel um die angegebene Position Dann bei jedem Schritt: Bewegungsaktualisierung aller...

Ich habe ein System, in dem ich zwei separate Subsysteme zum Schätzen von Roboterpositionen habe. Das erste Subsystem besteht aus 3 Kameras, die zum Erkennen von Markierungen verwendet werden, die der Roboter trägt, und die 3 Schätzungen der Position und Ausrichtung des Roboters ausgeben. Das...