ロボティクス

プロのロボットエンジニア、愛好家、研究者、学生のためのQ&A

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ジャイロスコープを使用して二輪ロボットのバランスをとるには、どのアルゴリズムを使用する必要がありますか?
ジャイロスコープから入力を取得し、これを使用して2つの独立した車輪を制御し、そのようなバランスの取れたロボットを確実に直立させて使用できる、優れた人気のある信頼できるアルゴリズムはありますか?私はそれを使ってロボットを動かしたり、静止しているときに直立させたりできるアルゴリズムを探しています。傾斜とそれを微調整する人々に対処する能力もボーナスになりますが、必須ではありません。

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部屋掃除ロボットをプログラムするには、どのアルゴリズムを実装する必要がありますか?
この質問では、次のことが不明であると想定しています。 部屋の大きさと形 ロボットの場所 障害物の存在 また、次のものが一定であると仮定します。 部屋の大きさと形 すべての(存在する場合)障害物の数、形状、および場所 また、ロボットには次のプロパティがあると仮定します。 絶対単位の増分でのみ前進し、度単位で回転できます。また、移動する操作は、成功した場合はtrueを返し、障害のため移動に失敗した場合はfalseを返します。 合理的に無制限の動力源(それは、天井のない常時太陽に面している宇宙ステーションに置かれた太陽動力ロボットであるとしましょう) すべての移動と回転は毎回絶対精度で実行されます(信頼できないデータについて心配する必要はありません) 最後に、ロボットの環境の以下の特性を考慮してください。 天井のない宇宙ステーション上にあるため、部屋は安全ですが、通過する彗星にイライラするほど近いため、ほこり(および氷)が常に環境を散らかしています。 私はこの質問のはるかに簡単なバージョンを求められました(部屋は長方形であり、障害はありません、どのように移動すると、少なくとも一度はすべての部分を超えることができることを保証します)障害物の形状や存在を保証するものではありません。私はダイクストラのアルゴリズムでこれを調べ始めましたが、他の人がこれにどのようにアプローチするのか(またはこれに対するよく受け入れられた答えがある場合はどうですか?)


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粒子フィルター:リサンプリングの方法は?
粒子フィルターの基本原理を理解し、実装しようとしました。しかし、リサンプリングの部分にこだわった。 理論的には、非常に簡単です。古い(および重み付けされた)パーティクルのセットから、置換された新しいパーティクルのセットを描画します。その際、重量の大きい粒子を優先してください。ウェイトが高いパーティクルはより頻繁に描画され、ウェイトが低いパーティクルはより頻繁に描画されません。おそらく一度だけか、まったくないでしょう。リサンプリング後、すべての重みに同じ重みが割り当てられます。 これを実装する方法に関する私の最初のアイデアは、本質的にこれです: 重みを正規化する 各重量に粒子の総数を掛ける それらのスケーリングされた重みを最も近い整数に丸めます(たとえばint()Pythonで) 今、私は、各粒子を描画する頻度を知っている必要があります、しかし、原因丸めエラーのために、私が持っ終わる少ない粒子リサンプリングステップの前によります。 質問:リサンプリング手順の前と同じ数のパーティクルに到達するために、欠落しているパーティクルを「埋める」にはどうすればよいですか?または、ここで完全に軌道に乗っていない場合、どのように正しくリサンプリングしますか?

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スマートフォンをロボットプロジェクトに統合するにはどうすればよいですか?[閉まっている]
閉じた。この質問は意見に基づいています。現在、回答を受け付けていません。 この質問を改善したいですか?この投稿を編集して事実と引用で答えられるように質問を更新してください。 5年前に閉鎖されました。 最近のスマートフォンには、通常、ジャイロスコープ、加速度計、コンパス、カメラ、GPSセンサーがすべて搭載されています。また、通常、Wifiおよびモバイルデータネットワークを使用してインターネットに接続します。電話をロボットのリモートコントロールとして使用する多くのケースを見てきましたが、私にとっては、電話自体が自律ロボットの完璧な軽量コンピューティングおよびセンシングプラットフォームであるように思われます。 私が見る主な障害は、アクチュエータとのインターフェースです。たとえば、モーターを制御して卓上ロボットでも操縦したり、サーボを制御したりすることができます。マイクロコントローラーへの接続と通信も障害になる可能性があります。 ロボット愛好家として、これらの障害やその他の障害を克服して、ロボットプロジェクトでスマートフォンのパワーを活用できるようにする方法を知りたいです。
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GPSを使用しない絶対測位
IMUを使用すると、ロボットは開始位置に対する現在位置を推定できますが、これには時間の経過とともにエラーが発生します。GPSは、ローカルエラーの蓄積によって偏らない位置情報を提供するのに特に役立ちます。しかし、GPSは屋内では使用できず、屋外でもむらがある場合があります。 では、GPSを使用せずに(基準のフレームに対して)ローカライズするためにロボットが使用できる方法またはセンサーは何ですか?

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EKFの視覚化とデバッグ
現在、EKF(拡張カルマンフィルター)のデバッグと調整を行っています。タスクは、ランドマークがARマーカーである従来の移動ロボットポーズトラッキングです。 ある測定値が推定値にどのように影響するかに驚かされることがあります。関係する数値と行列を調べて計算すると、更新手順がどのように実行されたのか、何がなぜ起こったのかがわかりますが、これは非常に退屈です。 だから、EKF更新ステップで何が起こっているのかをよりよく感じるために、誰かが何らかのテクニック、トリックまたは巧妙な視覚化を使用しているのだろうか? 更新#1(より具体的で、私が念頭に置いているものの最初の近似値を表示します) 私が探しているのは、測定の各コンポーネントが状態の各コンポーネントにどのように影響するかの感覚を与える方法で、1つの更新ステップを視覚化する方法です。 私の最初のアイデアは、測定値とその予測をKマトリックスから取得したいくつかのベクトルと一緒にプロットすることです。Kのベクトルは、イノベーションベクトル(測定-測定予測、プロットではない)が状態の各コンポーネントにどのように影響するかを表します。 現在、状態が2Dポーズ(x、y、angle)であり、測定も2DポーズであるEKFで作業しています。 添付画像(新しいページ/タブで開いてフル解像度で表示)で、(スケーリングされた)ベクトルK(1,1:2)(3x3マトリックスからサブマトリックスを取得するMATLAB構文)は、最初のEKF状態のコンポーネントは、現在のイノベーションベクトルK(2,1:2)によって変化します。EKFの2番目のコンポーネントがどのように変化するかなど。この例では、イノベーションベクトルは比較的大きなxコンポーネントを持ち、ベクトルK(2,1:2)-状態の2番目のコンポーネント(y座標)が最も変化します。 このプロットの問題の1つは、イノベーションベクトルの3番目のコンポーネント(角度)が状態にどのように影響するかを感じさせないことです。状態の最初のコンポーネントは、K(1:1:2)が示すものとは反対に少し増加します-イノベーションの3番目のコンポーネントがこれを引き起こしますが、現在これを視覚化することはできません。 最初の改善点は、イノベーションの3番目の要素がどのように状態に影響するかを視覚化することです。それから、共分散データを追加して、K行列がどのように作成されるかを感じてください。 更新#2現在、プロットの状態空間には、測定の各コンポーネントが位置をどのように変更するかを示すベクトルがあります。このプロットから、測定の3番目のコンポーネントが最も状態を変化させることがわかります。

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ロボット工学では、他の構成よりもクワッドコプターが一般的であるのはなぜですか?
ヘリコプターロボットで行われているほとんどすべての研究がクアッドコプター(4つのプロペラ)を使用して行われていることに気付きました。なぜトリコプターを使用して行われる作業がこれほど少ないのですか?それともプロペラの数が違うのですか?4つのプロペラがクワッドコプターを最も人気のある選択肢にしましたか?
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ローターまたはマルチコプターの中心にバッテリーを配置する方が良いでしょうか?
マルチコプターにバッテリーを取り付けるための3つのアプローチを見てきました。 機体の中心近くにしっかりと取り付けられたすべてのバッテリー 機体の中央の下にぶら下がっているバッグ内のすべてのバッテリー 各ローターは、その近く/下にしっかりと取り付けられたバッテリーを共有しています。(たとえば、各モーターの下にすべてのバッテリーの1/4が取り付けられたクワッドコプター)。 どのデザインが最適で、なぜですか?最適な設計がない場合、設計間の利点/トレードオフは何ですか?私が見落としている他のデザインはありますか? (この質問はマルチローターフライングマシンに焦点を当てています。地上車両については、「車輪またはロボットの中心に重量を分散させる方が良いでしょうか?」を参照してください)。

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クワッドコプターの出力-検出-計算-出力の更新ループは、どの周波数で安定した状態を維持する必要がありますか?
600 mm(2フィート)のモーターとモーターのクワッドコプターを使用する場合、出力-検出-計算-出力の更新ループはどの周波数で安定した状態を維持する必要がありますか? 私は、およそ2ポンド(0.9 kg)の総離陸重量を見積もっています。これは、主にモーターとバッテリーであると予想しています。

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ロボット工学のリアルタイムプログラミングはどれくらい成熟していますか?[閉まっている]
閉じた。この質問は意見に基づいています。現在、回答を受け付けていません。 この質問を改善したいですか?この投稿を編集して事実と引用で答えられるように質問を更新してください。 閉じた3年前。 編集:理由はわかりませんが、この質問は多くの人を混乱させるようです。いつ/どこで/なぜ/どのようにリアルタイムを使用するかを知っています。リアルタイムのタスクを持っている人が、リアルタイムでそれを実装するのに実際に十分気にするかどうかを知りたいです。 ロボットにとってリアルタイム操作が重要である理由を述べる必要はありません。私の質問は、ロボット工学で実際にどのくらい使われているのですか? この質問を例に考えてみましょう。リアルタイム機能を備えたプラットフォームについて言及している回答は1つだけであり、トップからはほど遠いものです。ROSは明らかに、リアルタイムではない非常に人気のあるプラットフォームです。 ただし、リアルタイムの世界では、RTAI 1が唯一の実行可能な無料のリアルタイムプラットフォームです。ただし、Linuxに限定されており(問題はありません)、文書化が不十分で、ゆっくりと開発されています。 それでは、ロボット工学の開発者の間でリアルタイムの振る舞いはどれくらい求められていますか?問題は、リアルタイムの振る舞いが実際に必要なときに、開発者がリアルタイムアプリケーションを作成する傾向があるかどうかです。それほど多くない場合、なぜですか? たとえば、触覚データに基づく反射行動は、リアルタイムプロパティを失うため、ROSを通過できません。しかし、人々は本当にリアルタイムソリューションを考え出しますか、それともリアルタイムプロパティを無視してROSを使用しますか? 1または同様のXenomai

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逆運動学の問題はどのように解決できますか?
ロボットアームの順運動学は簡単に解決できます。Denavit–Hartenberg変換行列を使用して各ジョイントを表現できます。 たとえば、ジョイントが線形アクチュエーターである場合、変換マトリックスを使用できます。私t h私thi^{th} ここで、拡張長は d iによって定義されますT私= ⎡⎣⎢⎢⎢10000100001000d私1⎤⎦⎥⎥⎥T私=[10000100001d私0001]T_i = \left[\begin{matrix} 1&0&0&0\\ 0&1&0&0\\ 0&0&1&d_i\\ 0&0&0&1 \end{matrix} \right]d私d私d_i 一方、回転リンクは次のようになります。 ここで、 αは角度であり、そして Lは、リンクの長さです。T私= ⎡⎣⎢⎢⎢10000cosα私罪α私00− 罪α私cosα私0L001⎤⎦⎥⎥⎥T私=[100L0cos⁡α私−罪⁡α私00罪⁡α私cos⁡α私00001]T_i = \left[\begin{matrix} 1&0&0&L\\ 0&\cos\alpha_i&-\sin\alpha_i&0\\ 0&\sin\alpha_i&\cos\alpha_i&0\\ 0&0&0&1 \end{matrix} \right]αα\alphaLLL 我々は、すべての変換行列を乗算することにより、エンドエフェクタの位置と方向を見つけることができます:。∏ T私∏T私\prod{T_i} 問題は、逆問題をどのように解決するかです。 数学的には、所望のエンドエフェクタの位置のために、パラメータが見つける日間のI、α Iように、Π T iは = Mを。この方程式を解く方法は何ですか?MMMd私d私d_iα私α私\alpha_i∏ T私= M∏T私=M\prod{T_i} = M

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どのような優れたロボティクスソフトウェアプラットフォーム/オペレーティングシステムが利用可能ですか?[閉まっている]
現在のところ、この質問はQ&A形式には適していません。回答は、事実、参考文献、または専門知識によってサポートされると予想されますが、この質問は、議論、議論、世論調査、または広範な議論を求める可能性があります。この質問を改善し、場合によっては再開できると思われる場合は、ヘルプセンターをご覧ください。 7年前に閉鎖されました。 私の会社はまもなく新しいロボットプロジェクトを開始する予定であり、ロボットソフトウェアプラットフォームをゼロから設計およびコーディングするか、既存の優れたプラットフォームがあるかを判断しようとしています。 学術システムと業界の両方で一般的に使用されているソフトウェアプラットフォームがあれば、ロボットシステムは一般的に他のシステムと互換性があり、人々は既に使い慣れているので、非常に便利です。 ソフトウェアプラットフォームができることを望みます。 新しいロボットハードウェアコンポーネントを簡単に統合します。 さまざまな便利なデータ処理および視覚化ツールがすでに含まれています コンピューティングハードウェアを効率的に使用する

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