Usando una IMU, un robot puede estimar su posición actual en relación con su posición inicial, pero esto genera errores con el tiempo. El GPS es especialmente útil para proporcionar información de posición no sesgada por la acumulación de errores locales. Pero el GPS no se puede usar en interiores, e incluso en exteriores puede ser irregular.
Entonces, ¿cuáles son algunos métodos o sensores que un robot puede usar para localizar (en relación con algún marco de referencia) sin usar el GPS?
localization
gps
sensors
slam
Robz
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Respuestas:
Principalmente, el cálculo de muertos se usa junto con alguna otra técnica, generalmente como SLAM. El robot construye un mapa y luego intenta localizarlo dentro de ese mapa. Por ejemplo, al usar escáneres láser de alcance y, basándose en cálculos muertos, el robot tiene una idea de dónde está. Al comparar los datos del alcance del láser con el mapa, puede mejorar su estimación.
Los recursos relevantes son:
Los métodos incluyen:
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Entiendo que su problema es encontrar diferentes medios para GPS para encontrar su posición dentro de un marco de referencia dado. Este problema de forma aislada se llama localización, y hay muchas formas de hacerlo. En primer lugar, tendrá que diferenciar entre métodos relativos, de modo que las mediciones que proporcionan un cambio de posición a una posición previamente conocida. Este método tiene el problema de que, obviamente, cualquier error se acumula y crecerá sin límites.
El ajuste de cuentas muerto es probablemente una de las formas más antiguas de localización relativa. Si usa rumbo, velocidad y tiempo (para estimar la distancia recorrida) puede resumir sus cambios de posición desde una posición inicial.
Además de usar el cálculo de muertos, tampoco puedes marcar puntos de referencia y rastrearlos en un mapa. Encontrar esos puntos de referencia nuevamente le permitirá reducir su error de posición relativa. Este es el problema de localización y mapeo simultáneo (SLAM). Sigue siendo una navegación relativa.
Ahora llegando a su pregunta real sobre la navegación absoluta. Todo lo que hace el GPS es proporcionarle estimaciones de distancia a los puntos de referencia con una información de posición conocida en su marco de referencia (en este caso, geocéntrico). Los receptores GPS tomarán esta información y generarán una solución de posición, que también tiene un error. Sin embargo, lo bueno es que este error está limitado dentro de su marco de referencia. Esto es lo que lo convierte en un sistema de posicionamiento absoluto. Entonces, ya sea en interiores o exteriores e independientemente de su marco de referencia deseado, todo lo que necesita para sistemas de posicionamiento absoluto son mediciones que lo coloquen en relación con alguna posición de referencia conocida dentro de sus marcos de referencia. Algunos de esos métodos han sido dados en una respuesta previa . Aunque, como dije, SLAM no es un método absoluto.
La forma más simple es el reconocimiento directo de hitos. Si ve una Torre Eiffel, debe tener una buena noción de su posición absoluta (al menos con un error absoluto vinculado) dentro del marco fijo de la tierra (si conoce la posición de la Torre Eiffel). Sin embargo, es posible que deba hacer alguna desambiguación .
Si desea mejorar su error de posición absoluta, puede usar varios puntos de referencia al mismo tiempo. La triangulación clásica es un ejemplo de ello. Otro está usando cráteres para un vehículo de descenso lunar. Los puntos de referencia no tienen que ser visuales, y puede usar cosas como la intensidad de la señal de RF para señales conocidas como en WiFi o localización celular.
Todos los métodos anteriores necesitaban puntos de referencia, que deben identificarse y asociarse de manera única. Si esto es un problema, también puede usar diferentes métodos, como el perfil del terreno . Esto se ha aplicado, por ejemplo, para la navegación temprana de misiles de crucero . También he usado este método para la localización en un mapa de elevación sin detección visual o de rango.
Con todos los métodos anteriores: siempre que cualquiera de los materiales de su mapa tenga información georreferenciada asociada, obviamente puede geo-referenciarse sin el uso del GPS. El factor más importante para diferenciar los métodos son sus características de error.
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Sé que esta es una pregunta antigua, pero agregaré un poco a las respuestas existentes actualmente. Primero, este es un problema muy complejo que todos están tratando de resolver, incluido Google con su proyecto Tango . En general, para localizar interiores necesita confiar en sus sensores internos u obtener asistencia de una infraestructura interior implementada para ayudarlo a ubicarse.
En general, realmente depende de la precisión que intente lograr. En robótica móvil, desde mi experiencia, realmente necesita enfocarse en mapas consistentes globalmente y un posicionamiento localmente preciso. Esto significa que necesita saber aproximadamente de dónde proviene de una manera topológica de alto nivel (esta sala está conectada a la otra sala a la izquierda, frente a la siguiente sala a la izquierda está a 2.323 m de distancia), pero localmente debe tener un Estimación de posición (los láseres + IMU pueden hacer esto con precisión).
Espero que esto ayude.
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Si su objetivo es tener una localización georreferenciada, tendrá que usar el GPS en algún momento. Las otras técnicas (cómputo muerto, SLAM, ...) solo serán útiles para "puentear" la recepción de posicionamiento absoluto GPS / interior irregular.
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Estás preguntando cómo usar un sensor de aceleración para hacer mejores mediciones de posición. Como ha señalado correctamente, estos acumulan errores con el tiempo.
Una forma de mejorar esto es tener actualizaciones periódicas de posición absoluta, como desde el GPS, o desde las técnicas en muchas de las respuestas aquí.
Sin embargo, no pase por alto ninguna habilidad que pueda tener para obtener actualizaciones de velocidad absoluta. Cualquier sensor de velocidad sobre el suelo, o solo los datos brutos de posición / velocidad de las ruedas (si tiene ruedas) pueden mejorar su precisión de cálculo muerto.
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http://www.locatacorp.com/ podría ser la solución que está buscando. Ofrecen tecnología para crear una constelación local en interiores. Emula los satélites para aplicaciones de GPS en interiores. Creo que puede usar receptores GPS en interiores sin la necesidad de hardware adicional en los robots.
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Los sensores de flujo óptico (como los que se usan en los ratones de computadora) son buenos para esta situación. La mayoría dará salida en términos de traducción.
Alternativamente, puede usar una cámara básica y ejecutar algunos algoritmos de flujo óptico en los datos. Esto le dará la misma información básica. Puede ser más fácil hacerlo de esta manera, para adaptar un algoritmo que ofrecerá movimiento de rotación y traducción.
Algunos circuitos integrados de flujo óptico tienen la capacidad de proporcionarle los datos de la imagen (por ejemplo, el ADNS-3080), que puede analizar en busca de información de rotación.
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Los avances recientes en SLAM basado en visión monocular (ORB_SLAM, LSD_SLAM, SVO) han permitido determinar la pose de una cámara con un marco inicial rotado y escalado arbitrariamente. Si combina esta información con un sistema IMU y EKF como el de ETH (ethzasl_msf), puede obtener una estimación de posición incluso cuando no hay GPS disponible. Aún mejor, puede combinar una serie de pose / posición / actitud / etc. sensores en el MSF.
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