SLAM (localización y mapeo simultáneo) se refiere a un robot que construye un mapa de su entorno a través de los datos de sus sensores (mapeo) y realiza un seguimiento de su propia posición en ese mapa (localización) al mismo tiempo.
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,...
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 las interfaces de SLAM que utilizan el algoritmo de punto más cercano iterativo (ICP) para identificar la asociación entre dos nubes de puntos coincidentes, ¿cómo puede determinar si el algoritmo está atascado en un mínimo local y devuelve un resultado incorrecto? El problema se define como la...
Al leer algunos artículos sobre odometría visual, muchos usan la profundidad inversa. ¿Es solo el inverso matemático de la profundidad (que significa 1 / d) o representa algo más? ¿Y cuáles son las ventajas de
Por lo que he leído hasta ahora, parece que un filtro de partículas Rao-Blackwellized es solo un filtro de partículas normal utilizado después de marginar una variable de: p(rt,st|yt)p(rt,st|yt)p(r_t,s_t | y^t) No estoy realmente seguro de esa conclusión, por lo que me gustaría saber las...
Estoy haciendo algunas bases para un proyecto, y tengo una pregunta sobre el estado actual de las técnicas SLAM. Cuando un dispositivo equipado con SLAM detecta un objeto, la posición de ese objeto se almacena. Si observa la nube de puntos que genera el dispositivo, verá puntos para este objeto y...
Estoy tratando de usar una cámara estéreo para la reconstrucción de escenas, pero generalmente solo puedo obtener nubes de puntos dispersos (es decir, más de la mitad de la imagen no tiene información de profundidad adecuada). Me doy cuenta de que los algoritmos de procesamiento estéreo dependen...
¿Cuál es la diferencia entre suavizado y mapeo (SAM) y localización y mapeo simultáneo (SLAM)? Estos enfoques generales parecen estar estrechamente relacionados. ¿Alguien puede describir las
Según el artículo de Wikipedia sobre SLAM , la idea original surgió de Randal Smith y Peter Cheeseman ( Sobre la estimación y representación de la incertidumbre espacial [PDF]) en 1986, y fue refinada por Hugh F. Durrant-Whyte y JJ Leonard ( Construcción de mapas simultáneos y localización para un...
Hay muchos antecedentes aquí, desplácese hacia abajo para la pregunta Estoy probando el algoritmo de unión de mapas descrito en Cuán lejos está SLAM de un problema de mínimos cuadrados lineales ; específicamente, fórmula (36). El código que he escrito parece tomar siempre los valores del segundo...
Benedict Evans, socio general de Andreessen Horowitz, afirma que "casi todos los proyectos de autonomía" están usando LIDAR para SLAM , y que no todos usan mapas HD. Un grupo del MIT está probando autos sin conductor en vías públicas sin mapas HD . Mi pregunta es si la diferencia de error entre...
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...
Un pequeño trasfondo de mi puntería Estoy en el proceso de construir un robot autónomo móvil que debe navegar por un área desconocida, debe evitar obstáculos y recibir información de voz para realizar diversas tareas. También debe reconocer caras, objetos, etc. Estoy usando un sensor Kinect y...
Estoy más familiarizado con los mapas SLAM que son nubes de puntos, generalmente en forma de un vector como . También entiendo cómo crear un mapa como este usando un EKF.<x,y,θ,f1x,f1y,...,fnx,fny><x,y,θ,f1x,f1y,...,fnx,fny> Hoy me encontré con un formato de archivo .graph , que como...
Estoy trabajando en un quadrotor. Sé su posición, , a dónde me gustaría ir, la posición de destino b , y a partir de eso calculo un vector c , un vector unitario que me llevará a mi objetivo:aaabbbccc c = b - a c = normalize(c) Como un quadrotor puede moverse en cualquier dirección sin rotación,...
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...
Primero, ¿es posible construir un mapa sin puntos de referencia para un robot en 2D? Digamos que tenemos un pasillo rodeado de dos paredes. El robot se mueve en este entorno. ¿Ahora es factible construir un problema de SLAM? ¿O los puntos de referencia deben estar disponibles para...
Estoy haciendo SLAM con un robot de tracción diferencial de cuatro ruedas (2 ruedas) que conduce por algún pasillo. El pasillo no es plano en todas partes. Y el robot gira girando en su lugar, luego viaja en la dirección resultante. El algoritmo SLAM no necesita ejecutarse en línea. El robot toma...
¿Qué puede hacer realmente una placa Arduino como la Uno? Por supuesto, cosas simples como controlar un par de servos son muy fáciles. Sin embargo, no creo que una placa Uno sea capaz de preformar 3D SLAM en tiempo real a partir de datos de nubes de puntos recopilados de un sensor Kinect en un...