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地上車両のアルゴリズム
これらの机器人系统工具箱™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。。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
クラス
アプリ
SLAM地图生成器 |
ブロック
单纯的追求 | 线速度和角速度控制命令 |
向量场直方图 |
トピック
マッピングとパス計画
占有グリッドの機能とマップ構造体の詳細
PRMアルゴリズムと特定の調整パラメ,タ,の動作。
この例では,概率路线图(人口、难民和移民事务局)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。
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,ラ,の機能とアルゴリズムの詳細。
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”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。
“粒子フィルタ”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。
粒子フィルタは,サンプリングベスの再帰ベズ推定アルゴリズムです。
モンテカルロ位置推定(制程)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。
この例では,シミュレートされた露台®環境でモンテカルロ位置推定(制程)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
激光雷达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,収集された一連の激光雷达スキャンに大满贯(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。
激光雷达スキャンを使用したオンラaapl(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激光雷达スキャンに大满贯(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。