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ロボティクスおよび自律システム

知覚から運動への自律型アプリケーションを開発し、システムレベルの挙動を最適化

ロボティクスおよび自律システムとは、自動車、航空機、ロボット、UAV など、物理環境の中でゴールに向かう行動のために移動し動作するプラットフォームのシステムのことをいいます。複数のツールボックスのツールおよびアルゴリズムにより、プラットフォームの位置や速度などの状態のシミュレーション、推定、ナビゲーション、制御、および物理環境のモニタリングが可能です。具体的には、以下を行うことができます。

  • プラットフォーム、軌跡、パス、センサー、環境を組み込んだ自律システムのシナリオを設計してモデル化し、さまざまな座標系とマップを使用してシミュレーションする。

  • 検出値の生成と分類、プラットフォームの推定、環境の各種マップの取得を行う。

  • ロボット、UAV、自動車のパスを、多様な運動特性に基づき、さまざまなパス計画アルゴリズムを使用して計画する。

  • ロボット、UAV、自動車を複数のモーション制御アルゴリズムおよび手法により制御する。

  • ミドルウェア (ROS など) を介してロボットやシミュレーターに接続し、設計した推定、ナビゲーション、および制御アルゴリズムをハードウェア上に展開する。

トピック

シナリオ設計とシミュレーション

自己位置推定と環境地図作成の同時実行 (SLAM)

  • Build Map and Localize Using Segment Matching (Automated Driving Toolbox)
    Build a map with lidar data and localize the position of a vehicle on the map using SegMatch, a place recognition algorithm based on segment matching.
  • Stereo Visual SLAM for UAV Navigation in 3D Simulation (UAV Toolbox)
    Generate a map for a city block scene in an Unreal Engine environment using stereo visual simultaneous localization and mapping.
  • Monocular Visual-Inertial Odometry Using Factor Graph (Navigation Toolbox)
    Monocular visual-inertial odometry estimates the position and orientation of the robot using camera and inertial measurement unit (IMU) sensor data. Camera-based state estimation is accurate during low-speed navigation. However, camera-based estimation faces challenges such as motion blur and track loss at higher speeds. Also monocular camera-based estimation can estimate poses at an arbitrary scale. On the other hand, inertial navigation can handle high-speed navigation easily and estimate poses at world scale. You can combine the advantages of both types of sensor data to achieve better accuracy using tightly coupled factor graph optimization. For good execution time performance only a small portion of the entire factor graph containing only most recent measurements is optimized at every optimization step. This variant of factor graph optimization is popularly referred to as Sliding Window or Partial Graph Optimization.

状況認識と状態推定

モーション プランニング

モーション制御

ハードウェアへの展開

関連情報