slam 예제

슬라이마Alg 개체에 스캔을 점진적으로 추가합니다. 지도에 추가하면 스캔 번호가 인쇄됩니다. 스캔 사이의 거리가 너무 작으면 개체가 스캔을 거부합니다. 먼저 처음 10개의 검사를 추가하여 알고리즘을 테스트합니다. 데이터 연결 및 계산 복잡성의 관련 문제는 여러 가지 결합 가능한 랜드마크를 식별하는 등 완전히 해결되지 않은 문제 중 하나입니다. 기능 기반 SLAM 문헌의 중요한 최근 발전은 무작위 유한으로 다중 객체 베이지안 필터링의 관점에서 제기 된 동시 지역화 및 매핑 (SLAM)에 대한 확률적 기초의 재검토를 포함 데이터 연결 없이도 높은 거짓 경보 율과 높은 누락 된 검출 률로 까다로운 측정 시나리오에서 선도적 인 기능 기반 SLAM 알고리즘에 우수한 성능을 제공하는 세트. [17] 다음 루프 클로저 매개변수는 경험적으로 설정된다. 더 높은 루프 클로저 임계값을 사용하면 루프 클로저 식별 프로세스에서 거짓 긍정을 거부하는 데 도움이 됩니다. 그러나 높은 점수의 경기는 여전히 나쁜 경기일 수 있습니다. 예를 들어 유사하거나 반복된 기능이 있는 환경에서 수집된 검사는 거짓 긍정을 생성할 가능성이 높습니다.

더 높은 루프 클로저 검색 반경을 사용하면 알고리즘이 루프 클로저에 대한 현재 포즈 추정 을 중심으로 더 넓은 범위의 맵을 검색할 수 있습니다. slamAlg에서 추적하는 스캔과 포즈를 플로팅하여 장면을 재구성합니다. 이 예제에서는 포즈 그래프 최적화를 사용하여 수집된 일련의 lidar 스캔에 동시 지역화 및 매핑(SLAM) 알고리즘을 구현하는 방법을 보여 줍니다. 이 예제의 목표는 lidar 스캔을 사용하여 환경 맵을 구축하고 로봇의 궤적을 검색하는 것입니다. 모든 스캔이 slamAlg 오브젝트에 추가된 후 최종 빌드맵을 플로팅합니다. 이전 for 루프는 초기 루프 클로저를 플로팅하는 데에도 불구하고 모든 검사를 추가했어야 합니다. 로봇 공학을 만듭니다. LidarSLAM 개체를 설정하고 맵 해상도와 최대 리다 범위를 설정합니다.

이 예제에서는 클리어패스 로보틱스의 자칼™ 로봇을 ™ 사용합니다. 이 로봇에는 최대 10미터 범위의 SICK™ TiM-511 레이저 스캐너가 장착되어 있습니다. 레이저 판독값이 최대 범위에 가깝지 않기 때문에 최대 리다 범위를 최대 스캔 범위(8m)보다 약간 작게 설정합니다.

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Írta: Gabor