ロボティクス

明らかに、GPSは、特定の時間にロボットの位置の「修正」を取得するための最も明白でアクセス可能な技術です。しかし、時には素晴らしいこともありますが、他の場所や状況では、私が望むほど正確ではないので、この精度を改善する比較的簡単な方法があるかどうかを調査しています（そうでない場合はそうではない場合） ） 次のオプションを検討しましたが、オンラインで限られた情報が見つかりました。 特に低信号エリアでは、より優れたアンテナを使用すると役立ちますか？私はこれに賛成だと思っていますが、もしそうなら、そのようなアンテナをどのように構築し、それが改善されていることを知っていますか？これを行う方法についての良いガイドはありますか？あまり高価でなければ、既製のアンテナを使用できます。 複数の別々のレシーバーをタンデムで使用するのでしょうか、それともすべて同じような量だけオフになる可能性がありますか、またはこのアプローチで意味のある平均を抽出できませんか？ 精度を高めるために適切なGPS受信機を選択するとき、どのような特性を探す必要がありますか？ 私が見逃したものを考慮する必要がある他のものはありますか？

12 localization  gps 

カメラを主なセンサーとするロボットの「信念空間」計画を実現しようとしています。SLAMと同様に、ロボットには3Dポイントのマップがあり、すべてのステップで環境と2D-3Dマッチングを実行することで位置特定します。この質問のために、マップは変更されないと想定しています。 信念空間の計画の一環として、ロボットが最初から最後まで進む経路を計画しますが、定位の精度が常に最大になるようにします。したがって、実際にロボットを動かさずに、ロボットの可能な状態をサンプリングする必要があり、ロボットがそれらの状態である場合にロボットが行う観察は、ロボットの「信念」を形成する（私が間違っている場合は修正してください） 、その後、それらの位置でのローカリゼーションの不確実性をエンコードします。そして、プランナーは、不確実性（共分散）が最も少ないノードを接続しようとします。 このカメラベースのロボットのローカリゼーションの不確実性は、特定の場所から見える特徴点の数、ロボットの進行方向などに完全に依存するため、特定のサンプルでのローカリゼーションの「不良」の推定値が必要です私がそれを捨てるべきかどうかを決定するでしょう。そこに到達するには、これの測定モデルをどのように定義しますか？それはカメラの測定モデルですか、それともロボットの位置に関連するものですか？事前に測定値を「推測」する方法と、推測された測定値からロボットの共分散を計算するにはどうすればよいですか？ 編集：私にとっての主な参照は、ランダムビリーフツリーを迅速に探索するというアイデアです。これは、ビリーフロードマップメソッドの拡張です。別の関連論文では、制約付き計画にRRBTを使用しています。このホワイトペーパーでは、状態は従来のRRTと同様にサンプリングされ、グラフとして頂点として表されますが、頂点が接続される場合、アルゴリズムは信念を現在の頂点から新しい頂点に伝播します（セクションVのPROPAGATE関数1） 、そしてここが私が行き詰まっているところです。実際にトラバースして新しい測定値を取得せずに、信念をエッジに沿って伝播して、ローカリゼーションからの新しい共分散を得る方法を完全に理解していません。RRBT紙 「共分散予測とコスト期待方程式は、PROPAGATE関数に実装されています」と述べていますが、予測のみを使用する場合、たとえば、ローカリゼーションの精度を向上/低下させる可能性がある十分な機能が将来の位置にあるかどうかはどうやってわかりますか？

12 computer-vision  planning  probability 

ジンバルアセンブリのブラシレスモーターはどのように設計されていますか？ もちろん、継続的な回転は必要ありませんが、正確な位置を正確に制御する必要があります。私のジンバルのモーターには、他のモーターのように通常の磁気「スナップ」位置がないことに気づきました。 これらの種類のモーターの主な設計上の違いは何ですか？

12 motor 

ドローン用AIプログラムのテストに理想的なロボット開発環境（例：クワッドロプター、飛行機、ヘリコプターなど）を知っている人はいますか？Microsoft Robotics Developer Studioのような仮想環境（重力、風などの屋外環境など）を含み、飛行力学をテストしたいのですが。AIプログラムがドローンを操縦するために使用できる、GPS、高度計、ジャイロなどの仮想ドローンにセンサーを追加するオプションが欲しいのですが。

12 quadcopter  artificial-intelligence  machine-learning 

シーンの再構成にステレオカメラを使用しようとしていますが、通常は疎な点群しか取得できません（つまり、画像の半分以上には適切な深度情報がありません）。 ステレオ処理アルゴリズムは、画像内のテクスチャの存在に依存しており、視差範囲や相関ウィンドウサイズなど、より良い結果を得るために微調整できるいくつかのパラメーターがあることを理解しています。ただし、これらのパラメーターを調整する限り、Kinectなどのアクティブセンサーを使用して取得できる結果にリモートで近い結果を得ることができません。 私が欲しいのは、隣接する領域に対応する点群が一致を取得するのに十分なオーバーラップを持たないことが非常に多いため、再構成が著しく損なわれるためです。 コンピュータビジョンの専門家への私の質問は次のとおりです。一般に、（オフィス環境を恣意的に変更せずに）より高密度の点群を取得するにはどうすればよいですか？

12 slam  computer-vision 

多くの場合、ロボットで物事を行うためにマイクロコントローラーを使用しますが、いくつかの計算を10進数で行う必要があります。ソフトウェアの浮動小数点ライブラリが自動的に含まれるため（ハイエンドのマイクロコントローラーがない場合）、浮動小数点変数の使用は非常に遅くなります。したがって、通常は固定小数点演算を使用します。 これを行うときは常に、整数を使用し、小数点以下の桁数を覚えています。ただし、特に小数点が別の場所にある変数が計算に含まれる場合は、すべてが一貫していることを確認するために注意が必要です。 私は固定小数点atan2関数を実装しましたが、限られた精度（16ビット）の最後のすべてのドロップを絞り込もうとしていたため、小数点の位置の定義を頻繁に変更し、微調整すると変更されます。さらに、疑似ルックアップテーブルとしていくつかの定数があり、それらは暗黙の小数点をどこかに持っています。 もっと良い方法があるかどうか知りたい。固定小数点変数の使用を簡略化し、混合変数間の乗算と除算を容易にし、10進数または定数式の宣言を許可しながら、コンパイル時に目的の固定小数点表現に自動的に変換できるライブラリまたはマクロセットはありますか時間？

12 microcontroller  c 

私は潜在的に構築しているよ水中グライダー、遅いですが、非常に低い消費電力で動作することができ潜水艦の種類を。しかし、それが効果的に機能するためには、コンポーネント、特に翼の寸法がその成功にとって重要であることをほのめかすいくつかの情報源を見つけました。 しかし、私はこれらの次元がどうあるべきかについて非常にまばらな情報を見つけました！それが原因で少し試行錯誤するのはうれしいですが、いくつかの作業を保存するために、重要な寸法がどうあるべきかについて誰かが情報を持っていますか？

12 design  underwater  auv 

私は都市環境でのロボットの位置特定とナビゲーションに取り組んでいます。カメラを使いたい。しかし、LRFデータやその他のレーザーデータについて少し混乱しています。 なぜ人々はカメラを使いたいのですか？ なぜLRFや他のレーザーデータではないのですか？ 誰かがカメラを支持して説明してくれますか？

11 computer-vision  stereo-vision  laser  lidar 

「間接カルマンフィルター」または「エラー状態カルマンフィルター」という用語の正確な意味がわかりません。 私が見つけた最ももっともらしい定義はメイベックの本[1]にあります： 名前が示すように、合計状態空間（直接）の定式化では、車両の位置や速度などの合計状態はフィルターの状態変数の1つであり、測定値はINS加速度計の出力と外部ソース信号です。エラー状態空間（間接）の定式化では、INSで示された位置と速度のエラーは推定変数の1つであり、フィルターに提示される各測定値はINSと外部ソースデータの差です。 20年後、Roumeliotisら。[2]に書く： 代わりにジャイロモデリングを選択することで、特定の車両の扱いにくいモデリングと動的環境との相互作用を回避できます。ジャイロ信号はシステムの（測定ではなく）方程式に現れるため、問題の定式化には間接（エラー状態）カルマンフィルターアプローチが必要です。 太字の部分は理解できません。[3]でもっと早く書いてください： 自律型宇宙船の場合、モデルの代替として慣性基準ユニットを使用すると、これらの問題を回避できます。 次に、メイベックの定義によれば、カルマンフィルターが直接直接作用するジャイロモデリングを使用したEKFのさまざまなバリアントを示します。状態は、姿勢の四元数とジャイロバイアスのみで構成され、エラー状態ではありません。実際、エラー状態のカルマンフィルターで推定するエラーを持つ別のINSはありません。 だから私の質問は： 知らない間接（エラー状態）カルマンフィルターの別の、おそらく新しい定義はありますか？ 一方では適切な動的モデルを使用するのではなく、他方ではジャイロモデリングと、直接または間接のカルマンフィルターを使用するかどうかの決定はどのように関連していますか？私はどちらも独立した決定であるという印象を受けました。 [1]メイベック、ピーターS.確率モデル、推定、および制御。巻。1.学術出版局、1979年。 [2] Roumeliotis、Stergios I.、Gaurav S. Sukhatme、およびGeorge A. Bekey。「動的モデリングの回避：移動ロボットの位置特定に適用されるエラー状態カルマンフィルターの評価。」ロボット工学と自動化、1999年。1999 IEEE International Conference on。巻。2. IEEE、1999年。 [3] Lefferts、Ern J.、F。Landis Markley、およびMalcolm D. Shuster。「宇宙船の姿勢推定のためのカルマンフィルタリング」。Journal of Guidance、Control、and Dynamics 5.5（1982）：417-429。

11 localization  kalman-filter  navigation  errors 

ラジコンカーを持っています。バッテリーはESCに電力を供給し、ESCは6 Vをレシーバーに戻します。レシーバーの代わりに、6 Vを使用し、5 Vに下げてRaspberry Piに電力を供給するRaspberry Piがあります。 問題 フルパワーに移行するたびに*、電圧が不足し、Raspberry Piがハードリセットされるようです。 *フルパワーとは、100％に直接という意味であり、0-100の範囲ではありません 私は電気回路の専門家ではありませんが、コンデンサを使用して、不足している5 Vを一時的に提供することをお勧めします。全力でRaspberry Piが停止しないようにするにはどうすればよいですか？

11 raspberry-pi  electronics  esc 

今日は私のクワッドコプターの最初の「飛行」でした。Turnigy Talon v2フレームを備えたCrius AIOP v2でメガパイレーツを実行しています。 リモコンのスロットルスティックだけに触れただけです。クワッドコプターが離陸しようとしていると感じたとき、スロットルをもう少し押したところ、クワッドコプターが2〜3回振動し、反転してプロペラに着陸しました。 だから、私は2つの小道具を壊しました、私のフレームは少し緩い感じです、私はおそらくネジを締める必要があります（私は願っています...）。離陸後に安定するようにソフトウェアを調整するにはどうすればよいですか？ 編集： それが本当の振動であったのか、それとも単にランダムな空気の流れで不安定になったのかはわかりません。私は昨日さらにいくつかのテストを行いましたが、それは（私が数回クラッシュした場合でも）まったく問題ありませんでした。今回は本当に振動していましたが、外はかなり風が強く、結局クアッドコプターはなんとか安定しました。だから私はおそらく私のPIDを調整し、クラッシュすることなくそれを行う方法を見つける必要があります。 編集2：いくつかのPID調整の後、クワッドコプターをうまく安定させることができましたが、それでもまだ少し振動しています。完全に安定させるには、値を少し変更する必要があると思います。

11 quadcopter  stability 

私はロボット作成が初めてで、最初のarduinoをいじってみました。 テーブルの上をうろうろするロボットを作りたいし、長持ちするのかと思ったら、テーブルから落ちないように作れるかなと思います。 テーブルの端を検出して停止して方向転換できるようにするための最良の方法は何ですか？それは信頼できる何か、できれば安いものでなければなりません。 テーブルに余分なものを追加する必要がなく、どの面でも使用できるようにした方が良いでしょう（私の最初のアイデアは、テーブルにパスラインを描画してラインフォロアーロボットを作ることでしたが、私はしませんでしたこのアイデアのように）。

11 sensors 

私は現在6-DOFのロボットアームを設計しています。私の目標は、3dの位置、速度、および方向（セットポイントを指定できるようにすることです）。x,y,z,x˙,y˙,z˙,θ,α,γx,y,z,x˙,y˙,z˙,θ,α,γx,y,z,\dot{x},\dot{y},\dot{z},\theta,\alpha,\gamma カレッジではこれまでSISOシステムのフィードバック制御しかできなかったので、多変数制御の学習曲線を考慮して、システムをMIMOまたは複数のSISO としてモデル化しようとしてこの問題に取り組む必要がありますか？ 可能であれば、各戦略で考えられるデメリットとメリットを挙げてください。

11 control  manipulator  robotic-arm 

私は等身大（〜130cm）のヒューマノイドロボット（Hubo +）を使用しており、新しいモーションやジェスチャーを彼に簡単にプログラムする方法を探しています。もちろん、独自のツールを作成することもできますが、既存のツールやロボットの動作の標準を活用できるソリューションを探しています。私が最初に考えたのは、BlenderやMayaなどのアニメーションソフトウェアを使用して、キーフレームの関節角度を抽出するスクリプトを作成することでした。ただし、Mayaに精通しているロボット研究者はほとんどいないでしょう。（私はそうではありません！） 標準であるロボット用の3Dポーズツールはすでにありますか？これまでに私が見た中で近づいているのは、RoboPlusとChoregraphe for Nao のポーズユーティリティだけですが、どちらのプログラムも特定のロボットに限定されているようで、Hobo に拡張できないようです。 だから私の質問は： ロボット動作の標準ファイル形式はありますか？2Dの車輪付きロボットの動きではありません。腕と脚の動き！モーションキャプチャで使用される.bvhファイル形式と同等のもの。 キーフレームとインバースキネマティクスを使用してロボットのモーションを作成するためのWYSIWYGishツールを知っていますか？

11 software  motion 

ロボット工学アプリケーションを実行するために特別に作成されたRaspberry Piのオペレーティングシステムはありますか？または、いくつかの特定のプログラムを実行するためだけに最適化することを目的としたオペレーティングシステムですか？ 私はしばらくの間、Arduinoを使用しています。効率に関して言えば、特定のコマンドセットをアップロードし、ハードウェアで処理するだけで十分であり、本格的なオペレーティングシステムの実行について心配する必要がないことは、私にとって理にかなっています。Raspberry Piでこのようなことを行うことは可能ですか？

11 raspberry-pi  operating-systems