マップ表現
2D および 3D の占有グリッドを作成します。コストなどの一般的なデータを格納するには、多層マップを使用します。障害物を表現するには、カプセルベースの衝突オブジェクトを使用します。
ドキュメンテーション | 例
自己位置推定と環境地図作成 (SLAM)
ロバストな姿勢グラフの最適化によって、カスタマイズしたマルチセンサー SLAM ソリューションを実装します。対話型ツールを使用して、ループ閉じ込みの見直しと修正を行います。
ドキュメンテーション | 例
パスプランニング
カスタマイズ可能なサンプリングベースのプランナー (RRT、RRT* など) や、検索ベースのプランナー (A*、Hybrid A* など) を使用して、多様な環境から経路を検索します。
ドキュメンテーション | 例
センサーモデリング
IMU、GPS、GNSS、車輪エンコーダー、レンジファインダーなど、各種センサーのモデル化とパラメーター調整を行います。センサーの向き、速度、軌跡、測定値を可視化します。
ドキュメンテーション | 例
マルチセンサーによる姿勢推定
GPS の有無にかかわらず、慣性センサーを使用して地上車両や航空機の位置を推定します。姿勢推定誤差が最小値になるように、フィルターを自動調整します。
ドキュメンテーション | 例
動的な環境でのナビゲーション
移動する障害物を避けながら、グローバルな経路の周りのローカル軌道を計画します。制御アルゴリズムを使用して、計画した経路や軌道に追従します。
製品リソース:
![武蔵精密工業株式会社のケーススタディ](https://jp.mathworks.com/products/navigation/_jcr_content/mainParsys/band_46082496_copy_c/mainParsys/columns/47f02503-9925-4b47-981a-3809a58b1d2e/columns/6cb4dc32-157b-42d2-8de5-67e1f8295cac/image.adapt.full.medium.jpg/1729670940704.jpg)
「MATLAB と Simulink を活用することで 1 か月程度でモーション コントロールの実機検証を行うことができました。自律化のための自己位置推定ではシミュレーションを活用することで課題が明確になりました。」