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位置推定アルゴリズム

粒子フィルター、スキャン マッチング、モンテカルロ位置推定、姿勢グラフ、オドメトリ

モンテカルロ位置推定、スキャン マッチングなどの位置推定アルゴリズムは、距離センサーまたは LIDAR の読み取り値を使用して、既知のマップでの姿勢を推定します。姿勢グラフは推定姿勢を追跡し、エッジの制約およびループ閉じ込みに基づいて最適化することができます。自己位置推定と環境地図作成の同時実行については、SLAMを参照してください。

関数

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stateEstimatorPF粒子フィルターの状態推定器の作成
resamplingPolicyPFCreate resampling policy object with resampling settings (R2019b 以降)
matchScansEstimate pose between two laser scans (R2019b 以降)
matchScansGridEstimate pose between two lidar scans using grid-based search (R2019b 以降)
matchScansLineEstimate pose between two laser scans using line features (R2020a 以降)
transformScanTransform laser scan based on relative pose
lidarScan2 次元 LIDAR スキャンを保存するためのオブジェクトの作成 (R2019b 以降)
monteCarloLocalizationLocalize robot using range sensor data and map (R2019b 以降)
lidarScan2 次元 LIDAR スキャンを保存するためのオブジェクトの作成 (R2019b 以降)
odometryMotionModelCreate an odometry motion model (R2019b 以降)
likelihoodFieldSensorModel距離センサー用の尤度フィールド センサー モデルの作成 (R2019b 以降)
poseGraph 2 次元姿勢グラフの作成 (R2019b 以降)
poseGraph3D 3 次元姿勢グラフの作成 (R2019b 以降)
poseGraphSolverOptionsSolver options for pose graph optimization (R2020b 以降)
optimizePoseGraphOptimize nodes in pose graph (R2019b 以降)
trimLoopClosuresOptimize pose graph and remove bad loop closures (R2020b 以降)
poseplot3-D pose plot (R2021b 以降)
factorGraphBipartite graph of factors and nodes (R2022a 以降)
importFactorGraphImport factor graph from g2o log file (R2022a 以降)
factorIMUConvert IMU readings to factor (R2022a 以降)
factorGPSFactor for GPS measurement (R2022a 以降)
factorTwoPoseSE2Factor relating two SE(2) poses (R2022a 以降)
factorTwoPoseSE3Factor relating two SE(3) poses (R2022a 以降)
factorPoseSE2AndPointXYFactor relating SE(2) position and 2-D point (R2022b 以降)
factorPoseSE3AndPointXYZFactor relating SE(3) position and 3-D point (R2022b 以降)
factorIMUBiasPriorPrior factor for IMU bias (R2022a 以降)
factorVelocity3PriorPrior factor for 3-D velocity (R2022a 以降)
factorPoseSE3PriorFull-state prior factor for SE(3) pose (R2022a 以降)
factorCameraSE3AndPointXYZFactor relating SE(3) camera pose and 3-D point (R2023a 以降)
estimateGravityRotationEstimate gravity rotation using IMU measurements and factor graph optimization (R2023a 以降)
estimateGravityRotationAndPoseScaleEstimate gravity rotation and pose scale using IMU measurements and factor graph optimization (R2023a 以降)
estimateCameraIMUTransformEstimate transformation from camera to IMU sensor using calibration data (R2024a 以降)
wheelEncoderOdometryAckermannCompute Ackermann vehicle odometry using wheel encoder ticks and steering angle (R2020b 以降)
wheelEncoderOdometryBicycleCompute bicycle odometry using wheel encoder ticks and steering angle (R2020b 以降)
wheelEncoderOdometryDifferentialDriveCompute differential-drive vehicle odometry using wheel encoder ticks (R2020b 以降)
wheelEncoderOdometryUnicycleCompute unicycle odometry using wheel encoder ticks and angular velocity (R2020b 以降)

トピック

  • Compose a Series of Laser Scans with Pose Changes

    Use the matchScans function to compute the pose difference between a series of laser scans. Compose the relative poses by using a defined composePoses function to get a transformation to the initial frame. Then, transform all laser scans into the initial frame using these composed poses.

  • Minimize Search Range in Grid-based Lidar Scan Matching Using IMU

    This example shows how to use an inertial measurement unit (IMU) to minimize the search range of the rotation angle for scan matching algorithms. IMU sensor readings are used to estimate the orientation of the vehicle, and specified as the initial guess for the matchScansGrid function. This method of initial pose estimation is compared to the base algorithm with assumes an initial guess of [0 0 0].

  • モンテカルロ位置推定アルゴリズム

    モンテカルロ位置推定 (MCL) アルゴリズムは、ロボットの位置と向きを推定するために使用されます。

  • 粒子フィルター ワークフロー

    粒子フィルターは、推定状態の事後分布を離散粒子によって近似する再帰的ベイズ状態推定器です。

  • 粒子フィルターのパラメーター

    stateEstimatorPF (Robotics System Toolbox) 粒子フィルターを使用するには、粒子数、粒子の初期位置、状態推定法などのパラメーターを指定しなければなりません。