La localización es el problema de estimar la pose de un robot en relación con un mapa de su entorno.
Entiendo el principio básico de un filtro de partículas e intenté implementar uno. Sin embargo, me colgué en la parte de remuestreo. Teóricamente hablando, es bastante simple: del conjunto de partículas antiguo (y ponderado), dibuje un nuevo conjunto de partículas con reemplazo. Al hacerlo,...
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,...
Digamos que dejo caer un robot en un entorno sin características y no se permiten sensores basados en campos magnéticos (magnetómetro / brújula). ¿Qué métodos hay para determinar dónde está el norte? El seguimiento del sol / las estrellas es una opción, pero no lo suficientemente confiable...
La mayoría de las veces, el ajuste de las matrices de ruido de filtro de Kalman se realiza mediante prueba y error o conocimiento del dominio. ¿Hay formas más basadas en principios para ajustar todos los parámetros de filtro de
Quiero usar una baliza de RF para localizar mi quadcopter para aterrizaje automático, cuando el GPS no es lo suficientemente preciso, por ejemplo, cuando mi entrada tiene solo 10 pies de ancho y el GPS solo muestra una precisión de 20-30 pies (con un lago proverbial de lava a ambos lados). El...
Estoy usando un EKF para SLAM y tengo algún problema con el paso de actualización. Recibo una advertencia de que K es singular, rcondevalúa a near eps or NaN. Creo que he rastreado el problema hasta la inversión de Z. ¿Hay alguna forma de calcular la ganancia de Kalman sin invertir el último...
En el paso de predicción de la localización EKF, se debe realizar la linealización y (como se menciona en Probabilistic Robotics [THRUN, BURGARD, FOX] página 206) la matriz jacobiana cuando se usa el modelo de movimiento de velocidad, definido como ⎡⎣⎢Xyθ⎤⎦⎥′= ⎡⎣⎢Xyθ⎤⎦⎥+ ⎡⎣⎢⎢⎢v^tω^t( - sin θ + sin...
Obviamente, el GPS es la tecnología más obvia y accesible para obtener una "solución" de ubicación para un robot en un momento determinado. Sin embargo, aunque a veces es excelente, en otros lugares y situaciones no es tan preciso como me gustaría, así que estoy investigando si hay una manera...
Me confunde lo que significa precisamente el término "filtro de Kalman indirecto" o "filtro de Kalman de estado de error". La definición más plausible que encontré está en el libro de Maybeck [1]: Como su nombre indica, en la formulación del espacio de estado total (directo), los estados...
Dado un brazo de robot articulado de seis ejes que sostiene una herramienta en su efector final, si tengo una posición de herramienta y orientación de herramienta deseadas, habrá exactamente 1 solución a la ecuación de cinemática inversa para que el robot alcance esa posición. (o más bien hasta 16...
Me gustaría construir un robot que siga una ruta virtual (no una ruta visible como una 'línea negra sobre una superficie blanca', etc.). Estoy entusiasmado al ver algunos videos de ciencia ficción que muestran a los robots que transportan bienes y materiales en un lugar lleno de gente. Y realmente...
El filtro Kalman sin perfume es una variante del filtro Kalman extendido que utiliza una linealización diferente que se basa en la transformación de un conjunto de "Puntos Sigma" en lugar de la expansión de la serie Taylor de primer orden. El UKF no requiere computación jacobiana, se puede usar...
Los sensores de ultrasonido son increíblemente baratos en estos días, lo que los convierte en una opción popular para muchas aplicaciones robóticas para aficionados, y me gustaría usar un montón de ellos (digamos 10) alrededor de un robot con un algoritmo para construir un mapa aproximado de un...
Dentro de la programación robótica, la orientación se da principalmente en términos de coordenadas x, y, y z, desde alguna ubicación central. Sin embargo, las coordenadas x, y, z no son convenientes para la comprensión humana rápida si hay muchas ubicaciones para seleccionar (por ejemplo, {23, 34,...
Antecedentes: Estoy implementando un filtro Kalman simple que estima la dirección de rumbo de un robot. El robot está equipado con una brújula y un giroscopio. Mi punto de vista: Estoy pensando en representar mi estado como un vector 2D , donde es la dirección de rumbo actual y es la velocidad...
Tengo una habitación de 300 cm x 300 cm con un techo de 25 cm de alto (sí, veinticinco centímetros). Contiene 50 pequeños robots con ruedas (unos 20 cm x 20 cm). Una computadora central orquestará los movimientos de los robots, utilizando una red inalámbrica para enviarles comandos de posición. Los...
Actualmente tengo un robot de estilo triciclo que usa un filtro Kalman extendido para rastrear 6 variables de estado. Las entradas al sistema son un codificador de dirección, un codificador de distancia y un láser giratorio que devuelve la información de los rumbos a puntos de referencia conocidos....
En el libro de SLAM para tontos, ¿por qué necesitamos la odometría cuando el robot usaría los datos recuperados del escáner láser que es más preciso que la odometría? ¿Por qué no simplemente confiar en el escáner láser y eliminar la odometría? ¿Hay alguna contribución de la odometría que el escáner...
Estoy implementando la localización de Montecarlo para mi robot que recibe un mapa del entorno y su ubicación inicial y orientación. El enfoque de la mina es el siguiente: Crea uniformemente 500 partículas alrededor de la posición dada Luego, en cada paso: Actualización de movimiento de todas...
Tengo un sistema en el que tengo dos subsistemas separados para estimar las posiciones del robot. El primer subsistema está compuesto por 3 cámaras que se utilizan para detectar marcadores que lleva el robot y que genera 3 estimaciones de la posición y orientación del robot. El segundo subsistema...