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モバイル ロボットのアルゴリズムの設計

マッピング、パス計画、パス追従、状態推定

以下の Robotics System Toolbox™ のアルゴリズムは、モバイル ロボット工学 (地上車両) のアプリケーションに焦点を当てています。これらのアルゴリズムは、マッピングから計画と制御まで、モバイル ロボット工学のワークフロー全体で役立ちます。占有グリッドを使用して環境のマップを作成し、指定された環境におけるロボットのパス計画アルゴリズムを開発し、コントローラーを調整して一連の中間点に追従させることができます。ロボットからの LIDAR センサー データに基づいて状態推定を行います。

関数

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binaryOccupancyMapバイナリ値の占有グリッドを作成
getOccupancyGet occupancy value of locations
inflateInflate each occupied grid location
moveMove map in world frame
occupancyMatrixConvert occupancy grid to matrix
raycastCompute cell indices along a ray
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
plotDisplay laser or lidar scan readings
removeInvalidDataRemove invalid range and angle data
transformScanTransform laser scan based on relative pose
stateEstimatorPF粒子フィルターの状態推定器の作成
initializeInitialize the state of the particle filter
predictPredict state of robot in next time step
correctAdjust state estimate based on sensor measurement
getStateEstimateExtract best state estimate and covariance from particles
mobileRobotPRMProbabilistic Roadmap (PRM) パス プランナーの作成
findpathFind path between start and goal points on roadmap
controllerPurePursuit一連の中間点に追従するコントローラーの作成
ackermannKinematicsCar-like steering vehicle model
bicycleKinematicsBicycle vehicle model
differentialDriveKinematicsDifferential-drive vehicle model
unicycleKinematicsUnicycle vehicle model

ブロック

Ackermann Kinematic ModelCar-like vehicle motion using Ackermann kinematic model
Bicycle Kinematic ModelCompute car-like vehicle motion using bicycle kinematic model
Differential Drive Kinematic ModelCompute vehicle motion using differential drive kinematic model
Unicycle Kinematic ModelCompute vehicle motion using unicycle kinematic model
Pure PursuitLinear and angular velocity control commands

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、差動駆動型ロボットの距離センサーの読み取り値とロボットの姿勢を使用して環境マップを作成する方法を説明します。

運動のモデル化

モバイル ロボットのさまざまな運動学モデルのシミュレーション

この例では、単一の環境内でさまざまなロボット運動学モデルをモデル化して比較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。

Simulink を使用した Gazebo での差動駆動型ロボットの制御

この例では、Simulink を使用した Gazebo コシミュレーションで差動駆動型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

stateEstimatorPF 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。

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。

注目の例