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地上車両のアルゴリズム

マッピング、位置推定、SLAM、パス計画、パス追従、状態推定

これらの Robotics System Toolbox™ のアルゴリズムは、モバイル ロボット工学アプリケーション (地上車両) に焦点を合わせています。これらのクラスは、モバイル ロボット工学ワークフロー全体に役立ちます。占有グリッドを使用して環境のマップを作成し、SLAM (位置推定とマッピングの同時実行) を行い、与えられた環境でロボットのパス計画を開発し、一連の中間点に追従するようにコントローラーを調整できます。また、ロボットからのセンサー データに基づいて、障害物回避や状態推定、位置推定を実行できます。

関数

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buildMap
readBinaryOccupancyGridRead binary occupancy grid
writeBinaryOccupancyGridWrite values from grid to ROS message
readOccupancyGridRead occupancy grid message
writeOccupancyGridWrite values from grid to ROS message
readOccupancyMap3DRead 3-D map from Octomap ROS message
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
matchScansEstimate pose between two laser scans
matchScansGridEstimate pose between two lidar scans using grid-based search
plotDisplay laser or lidar scan readings
removeInvalidDataRemove invalid range and angle data
transformScanTransform laser scan based on relative pose
connectConnect poses for given connection type
interpolateInterpolate poses along path segment
show
optimizePoseGraphOptimize nodes in pose graph
addRelativePoseAdd relative pose to pose graph
edgesEdges in pose graph
edgeConstraintsEdge constraints in pose graph
findEdgeIDFind edge ID of edge
nodesPoses of nodes in pose graph
removeEdgesRemove loop closure edges from graph
show

クラス

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robotics.LidarSLAM LIDAR スキャンを使用した位置推定とマッピングの実行
robotics.MonteCarloLocalization
robotics.BinaryOccupancyGridバイナリ値の占有グリッドを作成
robotics.OccupancyGrid確率値を使用した占有グリッドの作成
robotics.OccupancyMap3D
robotics.OdometryMotionModelCreate an odometry motion model
robotics.ParticleFilter粒子フィルターの状態推定器の作成
robotics.PoseGraph Create 2-D pose graph
robotics.PoseGraph3D Create 3-D pose graph
robotics.DubinsConnectionDubins path connection type
robotics.DubinsPathSegmentDubins path segment connecting two poses
robotics.ReedsSheppConnectionReeds-Shepp path connection type
robotics.ReedsSheppPathSegmentReeds-Shepp path segment connecting two poses
robotics.PRMProbabilistic Roadmap (PRM) パス プランナーの作成
robotics.PurePursuit一連の中間点に追従するコントローラーの作成
robotics.VectorFieldHistogramAvoid obstacles using vector field histogram

アプリ

SLAM Map Builder

ブロック

Pure PursuitLinear and angular velocity control commands
Vector Field Histogram

トピック

マッピングとパス計画

占有グリッド

占有グリッドの機能とマップ構造体の詳細

Probabilistic Roadmap (PRM)

PRM アルゴリズムと特定の調整パラメーターの動作。

複雑度の異なる環境でのパス計画

この例では、Probabilistic Roadmap (PRM) パス プランナーを使用して、特定のマップ上の 2 つの位置の間で障害物のないパスを計算する方法を説明します。

既知の姿勢を使用するマッピング

この例では、センサー読み取り時のロボットの位置が既知である場合に、距離センサーの読み取り値を使用して環境のマップを作成する方法を説明します。

ロボット制御

単純追跡コントローラー

単純追跡コントローラーの機能とアルゴリズムの詳細。

差動駆動型ロボットのパス追従

この例では、ロボット シミュレーターを使用して、目的のパスに従うようにロボットを制御する方法を説明します。

状態の推定

粒子フィルターのパラメーター

"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 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。

粒子フィルターを使用した自動車型ロボットの追跡

粒子フィルターは、サンプリングベースの再帰ベイズ推定アルゴリズムです。

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。

モンテカルロ位置推定を使用した TurtleBot の位置推定

この例では、シミュレートされた Gazebo® 環境でモンテカルロ位置推定 (MCL) アルゴリズムを TurtleBot® に適用する方法を説明します。

位置推定とマッピング

LIDAR スキャンを使用した SLAM (位置推定とマッピングの同時実行) の実装

この例では、姿勢グラフ最適化を使用して、収集された一連の LIDAR スキャンに SLAM (位置推定とマッピングの同時実行) アルゴリズムを実装する方法を示します。

LIDAR スキャンを使用したオンライン SLAM (位置推定とマッピングの同時実行) の実装

この例では、シミュレートされた環境から姿勢グラフ最適化を使用して取得した LIDAR スキャンに SLAM (位置推定とマッピングの同時実行) アルゴリズムを実装する方法を示します。