Navigation Toolbox 入門
Navigation Toolbox™ は、モーション プランニング、自己位置推定と環境地図作成の同時実行 (SLAM)、慣性ナビゲーションのためのアルゴリズムと解析ツールを提供します。このツールボックスには、カスタマイズ可能な探索とサンプリングベースのパスプランナー、およびパスの検証と比較に使用するメトリクスが含まれています。SLAM マップ ビルダー アプリにより、2 次元および 3 次元地図表現を作成し、SLAM アルゴリズムを使用してマップを生成し、マップの生成を対話的に可視化してデバッグすることができます。このツールボックスには位置推定用のセンサー モデルとアルゴリズムが含まれています。IMU、GPS、およびホイール エンコーダーのセンサー データのシミュレーションと可視化を行い、マルチセンサー姿勢推定用のフュージョン フィルターを調整することができます。
自動運転、ロボティクス、家電製品のアプリケーション向けの参考例が提供されています。ナビゲーション アルゴリズムをハードウェアに直接展開して (MATLAB® Coder™ または Simulink® Coder を使用)、このアルゴリズムをテストできます。
チュートリアル
- Rotations, Orientation, and Quaternions
This example reviews concepts in three-dimensional rotations and how quaternions are used to describe orientation and rotations. Quaternions are a skew field of hypercomplex numbers. They have found applications in aerospace, computer graphics, and virtual reality. In MATLAB®, quaternion mathematics can be represented by manipulating the
quaternion
class. - Orientation, Position, and Coordinate Convention
Learn about toolbox conventions for spatial representation and coordinate systems.
- IMU 測定のシミュレーションの概要
この例では、
imuSensor
System object を使用して慣性測定ユニット (IMU) 測定をシミュレートする方法を示します。 - 地上ビークルの位置と向きの推定
この例では、慣性測定ユニット (IMU) と全地球測位システム (GPS) 受信機からのデータを融合させて、地上ビークルの位置と向きを推定する方法を説明します。
- Estimate Robot Pose with Scan Matching
This example demonstrates how to match two laser scans using the Normal Distributions Transform (NDT) algorithm [1]. The goal of scan matching is to find the relative pose (or transform) between the two robot positions where the scans were taken. The scans can be aligned based on the shapes of their overlapping features.
- RRT を使用したモバイル ロボットのパスの計画
この例では、Rapidly-exploring Random Tree (RRT) アルゴリズムを使用して、既知のマップでビークルのパスを計画する方法を説明します。
- LIDAR スキャンでの自己位置推定と環境地図作成の同時実行 (SLAM) の実装
姿勢グラフと LiDAR スキャンの一連のコレクションを使用してオフライン SLAM を実装し、環境のマップを作成する。
- 3 次元 LiDAR 点群を使用した SLAM の実行
3 次元 LiDAR データ、点群処理アルゴリズム、および姿勢グラフ最適化を使用して SLAM を実装する。